[發(fā)明專利]文獻群組多對多自動分析

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110277690.1
• 申請日: 2011-09-19
• 公開（公告）號: CN102279893A
• 公開（公告）日: 2011-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 裘鋼
• 申請（專利權(quán)）人: 索意互動（北京）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種對文獻群組多對多自動分析的方法和系統(tǒng)，尤其涉及利用語義檢索技術(shù)對文獻群組進行多對多自動分析的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著智能語義技術(shù)的發(fā)展，使得文獻的自動語義檢索成為可能，即只需要輸入目標(biāo)文獻，然后根據(jù)目標(biāo)文獻與數(shù)據(jù)庫中的文獻之間的語義相關(guān)，就能自動獲得與目標(biāo)文獻語義相關(guān)的文獻。

但目前現(xiàn)有技術(shù)中一般都是對單篇文獻的語義檢索，而沒有對文獻群組進行多對多自動處理和深度分析的技術(shù)。

而往往一些深度分析是需要對一組文獻與另一組文獻之間的比較分析才能得出合理的結(jié)論。例如，要知道Microsoft(A)與Apple(B)公司專利群組之間的競爭關(guān)系，如A、B雙方競爭(相關(guān))關(guān)系，如雙方競爭創(chuàng)新能力、雙方競爭技術(shù)領(lǐng)域、雙方競爭技術(shù)的優(yōu)勢與劣勢等復(fù)雜多對多關(guān)系。但現(xiàn)有技術(shù)只能對該兩組專利進行單方、孤立、片面的分析，如圖1。所以，針對現(xiàn)在高度競爭的科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和全方位信息獲取的需要，特別需要一種技術(shù)能多對多自動處理文獻群組；自動發(fā)現(xiàn)和建立群組間多對多相關(guān)(競爭)關(guān)系。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種對文獻群組多對多自動分析的方法，步驟一、輸入第一檢索條件，獲得第一檢索結(jié)果；步驟二、輸入第二檢索條件，獲得第二檢索結(jié)果；步驟三、輸入第一檢索結(jié)果和第二檢索結(jié)果的匹配關(guān)系；步驟四、根據(jù)第一檢索結(jié)果、第二檢索結(jié)果以及第一檢索結(jié)果和第二檢索結(jié)果的匹配關(guān)系，獲得一個或多個檢索結(jié)果匹配對，該匹配對包括第一文獻和第二文獻，該第一文獻屬于第一檢索結(jié)果，該第二文獻屬于第二檢索結(jié)果；步驟五、對至少一個或多個匹配對中屬于第一檢索結(jié)果、第二檢索結(jié)果的文獻分別或共同進行分析，獲得分析結(jié)果。

本發(fā)明還提供了一種對文獻群組多對多自動分析的系統(tǒng)，包括：輸入第一檢索條件，獲得第一檢索結(jié)果的裝置；輸入第二檢索條件，獲得第二檢索結(jié)果的裝置；輸入第一檢索結(jié)果和第二檢索結(jié)果的匹配關(guān)系，該匹配關(guān)系是第一檢索結(jié)果與第二檢索結(jié)果之間的語義相關(guān)度下限值，獲得第一檢索結(jié)果和第二檢索結(jié)果的匹配關(guān)系的裝置；根據(jù)第一檢索結(jié)果、第二檢索結(jié)果以及第一檢索結(jié)果和第二檢索結(jié)果的匹配關(guān)系，獲得一個或多個檢索結(jié)果匹配對的裝置，該匹配對包括第一文獻和第二文獻，該第一文獻屬于第一檢索結(jié)果，該第二文獻屬于第二檢索結(jié)果；對至少一個或多個匹配對中屬于第一檢索結(jié)果、第二檢索結(jié)果的文獻分別或共同進行分析，獲得分析結(jié)果的裝置。

附圖說明

圖1是現(xiàn)有技術(shù)只能對兩文獻群組進行單方、孤立、片面的傳統(tǒng)分析；

圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實施例的流程圖，包括對文獻群組多對多自動分析的基本流程；

圖3是根據(jù)本發(fā)明第二實施例的流程圖，包括對文獻群組多對多自動分析的優(yōu)選流程；

圖4是根據(jù)本發(fā)明第三實施例的流程圖，包括對文獻群組多對多自動分析的另一個優(yōu)選流程；

圖5是根據(jù)本發(fā)明1-3實施例中第五步驟的優(yōu)選流程。

圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例計算A群組文獻中任意一個第一文獻與B群組文獻中任意一個第二文獻的語義相關(guān)度的一個具體應(yīng)用案例；

圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例的一個具體應(yīng)用案例的匹配情況；

圖8是根據(jù)本發(fā)明實施例的一個具體應(yīng)用案例的匹配結(jié)果情況；

圖9是根據(jù)本發(fā)明實施例的一個具體應(yīng)用的系統(tǒng)輸出。

具體描述

文獻

文獻是用文字、圖形、符號、聲頻、視頻等技術(shù)手段記錄人類知識的一種載體，或理解為固化在一定物質(zhì)載體上的知識。也可以理解為古今一切社會史料的總稱?，F(xiàn)在通常理解為圖書、期刊等各種出版物的總和。文獻是記錄、積累、傳播和繼承知識的最有效手段，是人類社會活動中獲取情報的最基本、最主要的來源，也是交流傳播情報的最基本手段。正因為如此，人們把文獻稱為情報工作的物質(zhì)基礎(chǔ)。

文獻除了記錄的知識以外，還包括其他屬性，主要包括提交人，提交單位，提交時間，公開時間，提交單位地點等內(nèi)容。

語義檢索

語義檢索是一種全新的信息檢索方式，是在現(xiàn)有的信息檢索技術(shù)以及模型上發(fā)展而來的。語義檢索和信息檢索的不同，就在于語義檢索強調(diào)了語義，不會和信息檢索一樣，只是基于字面的機械匹配，它從文章的語義、概念出發(fā)，能夠揭示文章的內(nèi)在含義。做到了語義和概念層次上的標(biāo)引工作，且語義檢索提高了查全率和查準(zhǔn)率，降低了用戶的負(fù)擔(dān)。

布爾檢索