石墨烯专利分析：改进BERT算法在实体抽取中的应用

"这篇论文主要探讨了如何利用改进的BERT算法进行专利实体抽取，并以石墨烯技术为例进行了深入研究。传统的实体关系抽取方法存在效率和准确性的局限性，因此，作者提出了两种改进的BERT算法来优化这一过程。 第一种改进算法是基于改进的BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别算法。此算法结合了中文特征和句法语义特征，以增强模型对文本的理解能力。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，它通过双向Transformer层捕捉上下文信息。BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）则是一种长短期记忆网络的变体，可以从两个方向处理序列数据，从而更好地捕捉序列中的前后依赖关系。CRF（Conditional Random Fields）条件随机场通常用于序列标注任务，它可以考虑整个序列的信息，避免孤立地预测每个实体。通过将这些组件结合起来，改进的BERT-BiLSTM-CRF算法旨在更准确地识别专利文本中的实体。 第二种算法则是基于注意力机制与语义结合的实体关系抽取算法。注意力机制允许模型在处理序列时对不同部分分配不同的权重，强调关键信息。在此基础上融合句法语义特征，可以进一步提升模型对关键实体和关系的识别能力。 论文以石墨烯制备技术为实际应用场景，通过数值实验验证了这两种改进算法的有效性。石墨烯是一种具有优异性能的二维材料，其专利技术的快速发展对实体抽取提出了更高要求。实验结果表明，这些改进的算法能有效地分析专利内容，揭示石墨烯相关企业的技术动态和演化进程，对于理解和追踪技术创新具有重要意义。 关键词包括：演化分析、实体抽取、石墨烯技术、专利。这篇论文的发表对于理解专利文本信息、提升专利检索和分析效率，以及推动专利领域的智能信息处理技术发展都具有重要的理论和实践价值。" 这篇研究工作关注的是如何通过机器学习和深度学习技术，特别是改进的BERT模型，提高专利实体抽取的效率和准确性，这对于专利分析、技术趋势预测以及知识产权保护等领域具有深远影响。