TRIZ理论驱动的专利功能信息自动化标注法

本文档探讨了"面向专利的功能信息自动标注方法研究"这一主题，针对专利文本中存在的问题，如手动标注效率低、耗时长以及表达内容不完整，研究人员提出了一种创新的解决方案。该方法旨在通过自动化手段同时标注专利设计目标和实现原理，以提高效率并确保信息的完整性。 研究的核心是利用发明问题解决理论（TRIZ）中的科学效应知识表达方式。TRIZ是一种创新理论，它提供了一套系统化的解决问题的方法，其中包含了丰富的科学效应库。通过分析这些效应的表达，研究者能够将自然语言处理技术应用于专利文本，从而自动识别出发明的目的（设计目标）以及技术实施的具体原理。 具体步骤可能包括文本预处理、语义解析、知识库匹配和信息抽取等环节。首先，通过自然语言处理技术对专利文档进行解析，理解其语义结构。接着，利用TRIZ科学效应知识库中的模式和规则，查找与专利内容相匹配的效应描述。然后，基于这些效应，自动推断出设计目标和实现原理。最后，将这些关键信息进行标注，形成一个结构化、准确的功能信息描述。 该方法的应用有助于专利检索过程中的信息筛选和分析，不仅节省人力，还能确保信息的准确性，从而支持科研人员、律师、企业等在专利分析、侵权判断和技术创新等方面做出更明智的决策。此外，这种方法还有可能扩展到其他领域的知识自动提取和标注，推动信息处理技术的发展。 这篇论文的研究成果发表于《重庆邮电大学学报（自然科学版）》第27卷第2期，于2015年2月发布，具有较高的学术价值和实用意义。关键词包括“功能信息”、“自动标注”、“专利检索”、“效应”、“知识表达”以及“创新理论”，反映出论文的研究焦点和应用领域。这项工作为专利信息处理领域的自动化标注技术开辟了新的路径。