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          專利名稱
          主分類
          A 農業
          B 作業;運輸
          C 化學;冶金
          D 紡織;造紙
          E 固定建筑物
          F 機械工程、照明、加熱
          G 物理
          H 電學
          專利下載VIP
          公布日期
          2022-07-29 公布專利
          2022-07-26 公布專利
          2022-07-22 公布專利
          2022-07-19 公布專利
          2022-07-15 公布專利
          2022-07-12 公布專利
          2022-07-08 公布專利
          2022-07-05 公布專利
          2022-07-01 公布專利
          2022-06-28 公布專利
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          專利權人
          國家電網公司
          華為技術有限公司
          浙江大學
          中興通訊股份有限公司
          三星電子株式會社
          中國石油化工股份有限公司
          清華大學
          鴻海精密工業股份有限公司
          松下電器產業株式會社
          上海交通大學
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          • [發明專利]一種基于文檔數據分析的在線文獻歸納和儲存系統-CN202110782604.6有效
          • 楚龍兵 - 深圳市知酷信息技術有限公司
          • 2021-07-12 - 2021-09-24 - G06F16/35
          • 本發明公開了一種基于文檔數據分析的在線文獻歸納和儲存系統,屬于文獻領域,用于解決在線文獻沒有合理地歸納存儲和訪問者的文獻操作權限沒有差異化設置的技術問題,包括文獻識別模塊、類分存儲模塊、熱度計算模塊和權限分配模塊,文獻識別模塊用于對初始文獻進行文獻識別,文獻識別重復文獻和最新文獻,類分存儲模塊依據初始文獻信息中的文獻標識將初始文獻進行類分存儲,熱度計算模塊用于對服務器中的在線文獻進行熱度計算,權限分配模塊用于對用戶終端的文獻操作權限進行分配,本發明將文獻合理化的歸納存儲在線文獻,并對訪問者的文獻操作權限進行差異化設置。
          • 一種基于文檔數據分析在線文獻歸納儲存系統
          • [發明專利]一種新型的中文科技文獻半自動標引方法-CN201110424369.1有效
          • 劉偉 - 中國科學技術信息研究所
          • 2011-12-16 - 2012-12-19 - G06F17/30
          • 本發明提供了一種新型的中文科技文獻半自動標引方法,包括:對用戶需要標注的文獻集合的被引文獻進行獲取,獲取被引文獻集合;對被引文獻集合中每篇文獻進行標注,獲得標注的被引文獻;對被引文獻集合中文獻之間的引用關系網絡進行構建,獲得所述被引文獻集合中文獻之間的引用關系網絡;對用戶需要標注的文獻集合中的文獻進行迭代標注,直到所述需要標注的文獻集合中的每篇文獻都被標注;該方法能夠有效的解決目前中文科技文獻自動標引方法中存在的標引效率低
          • 一種新型中文科技文獻半自動標引方法
          • [發明專利]文獻歸一方法、文獻搜索方法及對應裝置-CN201510888584.5有效
          • 黃岳;馬晉;張顯;張曉婧;曹冰;徐學睿;李玉鵬;杰藝 - 百度在線網絡技術(北京)有限公司
          • 2015-12-07 - 2019-02-12 - G06F16/35
          • 本發明公開了一種文獻歸一方法、文獻搜索方法及對應裝置,其中文獻歸一方法包括:獲取一個以上網站來源的文獻;對所獲取的文獻進行標準化;根據標準化后的文獻的標題的相似度,將相似標題的文獻進行聚類得到多個文獻集合;在每個文獻集合中計算文獻的相似度,根據所計算的文獻的相似度篩選出符合條件的文獻集合;對篩選出的符合條件的文獻集合,進行相同文獻的聚類,并將相同的文獻的發表來源進行匯總。文獻搜索方法包括:接收用戶輸入的關鍵詞;根據所述關鍵詞,搜索出與所述關鍵詞相關聯的文獻;在搜索結果中,將相同文獻進行聚合展現,并展現各文獻的發表來源。與現有技術相比,本發明實現相同文獻的歸一化,為提高文獻搜索的效果提供基礎。
          • 文獻方法搜索對應裝置
          • [發明專利]一種多語種文獻分類方法、裝置及存儲介質-CN202011578542.9有效
          • 賈士楊;馮凱;王元卓 - 中科院計算技術研究所大數據研究院
          • 2020-12-28 - 2021-10-29 - G06F16/35
          • 本申請提供了一種多語種文獻分類方法、裝置及存儲介質,所述多語種文獻分類方法包括步驟:文獻接收,所述文獻包括中文文獻和外文文獻;代表詞提取,根據所述文獻內容提取文獻的關系詞,每篇所述文獻的關系詞至少為一個,對所述代表詞進行聚類,得出所述文獻的代表詞;文獻類別表接收,所述文獻類別表設置有多個基礎類別;文獻分類,將所述代表詞轉化為代表詞向量,將所述基礎類別轉化為類別詞向量,計算所述代表詞向量和類別詞向量之間的相關度,根據所述相關度對所述文獻進行分類。分別對所述中文文獻和外文文獻提取代表詞,計算代表詞向量和類別詞向量之間的相關度,根據所述相關度對所述文獻進行分類,將中文文獻和外文文獻同時進行分類。
          • 一種語種文獻分類方法裝置存儲介質
          • [發明專利]生物醫學文獻類型判定方法及裝置-CN202210254033.3在審
          • 王則遠;劉鵬;任麗軍;張震 - 靈犀量子(北京)醫療科技有限公司
          • 2022-03-15 - 2022-07-05 - G06F16/34
          • 本發明提供一種生物醫學文獻類型判定方法及裝置,方法包括:獲取待判定的生物醫學文獻;利用預先構建的判定規則對生物醫學文獻進行規則判定,得到文獻類型判定結果;基于文獻類型判定結果為無,將相應待判定的生物醫學文獻的題目及摘要輸入至文獻類型判定模型中,得到文獻類型判定模型輸出的文獻判定類型;其中,文獻類型判定模型是基于待學習文獻及其對應的訓練標注數據訓練得到的;文獻類型判定模型用于基于對待判定文獻的題目及摘要提取的標題文本特征和摘要文本特征進行拼接并預測,得到文獻判定類型。本發明利用判定規則對生物醫學文獻進行判定,以排除無關的文獻類型,大幅度縮短文獻篩選的時間,進而便于模型快速準確的獲取文獻類型。
          • 生物醫學文獻類型判定方法裝置
          • [發明專利]PDF科技文獻管理系統及其方法-CN200510072552.4無效
          • 李戈;李大鈞 - 李戈;李大鈞
          • 2005-05-12 - 2006-11-15 - G06F17/30
          • 本發明公開了一種PDF科技文獻管理系統及其方法,其適用于對大量PDF科技文獻進行管理。其系統可以對大量科技文獻進行分類管理,記錄文獻的閱讀狀態信息,支持文獻信息的排序瀏覽,支持通過包含文獻信息的XML文件進行文獻信息交流,并能夠將文獻索引信息直接導出為Bibtex文件,以支持Latex格式文獻的撰寫;系統由文獻信息數據庫,文獻信息錄入模塊、文獻信息編輯模塊、文獻信息管理模塊和文獻信息交互模塊構成。其方法能夠為研究者及時保存文獻的索引信息、閱讀信息和閱讀筆記提供良好支持,并能夠支持研究者之間文獻信息的有效交流。相較于現有系統,其可對PDF格式的科技文獻進行有效的管理,克服對文獻閱讀信息缺乏管理和分類信息、索引信息不易交流的缺點。
          • pdf科技文獻管理系統及其方法
          • [發明專利]一種基于引用次數的文獻推薦方法-CN201911154780.4有效
          • 吳晨生;李輝;劉靜;陳雪飛;靳曉宏 - 北京市科學技術情報研究所
          • 2019-11-22 - 2021-02-09 - G06F16/335
          • 本發明公開了一種基于引用次數的文獻推薦方法,包括:首先,在文獻數據庫中選定文獻群體范圍;其次,依據所選定文獻群體中文獻間的相互引用關系構建引用網絡模型,統計文獻的黃金引用次數;然后,基于所述引用網絡模型對文獻進行聚類分組;最后,按照黃金引用次數和文獻聚類分組排序,向用戶推薦文獻。通過定義文獻的黃金引用次數,消除文獻引用關系中自引的干擾,削弱低質低效他引的影響,同時基于文獻引用網絡進行文獻聚類劃分研究領域,使得用戶可快速準確的鎖定特定研究領域的高質量文獻。
          • 一種基于引用次數文獻推薦方法
          • [發明專利]文獻推薦系統及文獻推薦方法-CN202010484704.6在審
          • 汪鑫;邱萍;張勇;魏曉鋒;陳鳳珍;方林;單日強 - 深圳華大基因科技有限公司;深圳華大生命科學研究院
          • 2020-06-01 - 2021-12-07 - G06F16/9535
          • 本發明提供了一種文獻推薦系統及文獻推薦方法。該系統包括:文獻信息獲取模塊,用于獲取文獻的信息;語義計算模塊,基于文獻摘要計算文獻的語義相似性,并按照語義相似性高低對文獻進行排序;主題評價模塊,基于文獻的主題詞對文獻分類,并按照主題詞相似性高低對文獻進行排序,所述主題詞基于文獻的摘要和醫學主題詞確定;影響力分析模塊,基于文獻的影響力評分和作者的影響力評分,確定文獻的影響力,并基于影響力高低對文獻進行排序;知識圖譜構建模塊,分別基于上述各文獻排序結果構建知識圖譜應用該系統進行文獻推薦,能全面展示文獻的綜合信息,提高推薦的準確度,且推薦內容更直觀。
          • 文獻推薦系統方法

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