专利摘要文本分割：分类算法的应用与有效性验证

"基于分类算法的专利摘要文本分割技术 (2012年)，作者丁长林、蔡东风、王裴岩，发表于《山东大学学报(理学版)》2012年5月刊，文章编号1671-9352(2012)05-0068-05，DOI:10.6040/j.lssn.1671-9352.2012.05.013，主要研究内容涉及专利摘要的文本分割，利用分类算法解决摘要内容分割问题。" 本文探讨的是在专利摘要处理中的一个重要问题——文本分割。专利摘要是对专利技术核心的精炼表述，对其进行有效的分割有助于更好地理解和定位专利内容。然而，由于专利摘要的特殊性，其长度较短，且不同主题内容之间没有明显的分隔符，使得传统的基于标点符号或固定模式的文本分割方法无法直接应用。 文章提出将专利摘要的分割问题转换为一个句子分类问题。这种方法的核心是将每个句子视为一个独立的单元，然后利用分类算法来判断这些句子是否属于同一主题。分类算法的选择和特征提取对于此问题的解决至关重要。作者可能对比了多种分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等，并探讨了不同的特征，比如词性标注、关键词提取、TF-IDF值等，以评估它们在专利摘要分割任务中的性能。 通过实验和分析，作者证明了利用句子分类方法可以有效地对专利摘要进行分割，从而实现更精确的专利内容定位。这一研究对于专利检索、分析和管理具有重要意义，特别是在大规模专利数据处理中，能够提高效率和准确性，有助于专利信息的快速检索和理解。 关键词包括：专利摘要、文本分割、句子单元、分类算法和词性，这些关键词揭示了研究的主要领域和技术手段。根据中图分类号TQ91，我们可以推断这属于科技文献或信息处理技术范畴。 这项研究为处理专利摘要提供了一种创新的解决方案，利用机器学习的分类算法解决了摘要内容分割的挑战，为后续的专利分析和检索工作提供了有力的工具。