差别

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--- zh:notes:patent_similarity [2021/01/13 17:33]
pzczxs [Requirements]
+++ zh:notes:patent_similarity [2022/01/27 08:23] (当前版本)
pzczxs 讨论状态变化了
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 ===== Citation Information =====
-Xin An, Jinghong Li, Shuo Xu, Liang Chen, and Wei Sun, 2021. An Improved Patent Similarity Measurement based on Entities and Semantic Relations. //Journal of Informetrics//.
+Xin An, Jinghong Li, Shuo Xu, Liang Chen, and Wei Sun, 2021. [[https://doi.org/10.1016/j.joi.2021.101135|An Improved Patent Similarity Measurement based on Entities and Semantic Relations]]. //Journal of Informetrics//, Vol. 15, No. 2, pp. 101135.
 ===== Requirements =====
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 > nltk.download("wordnet_ic")
 </code>
-  *Matlab 2018b以上版本，并配置好python环境，可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47655091
+  *Matlab 2018b以上版本，并配置好Python环境，可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47655091
 ===== Content Tree =====
-code_review:
+code_review: \\
-├─ TFH_Annotated_Dataset
+├─ TFH_Annotated_Dataset \\
-│	├─ 4036723.ann
+│	├─ 4036723.ann \\
-│	├─ 4036723.txt
+│	├─ 4036723.txt \\
-│	├─ 4040113.ann
+│	├─ 4040113.ann \\
-│	├─ 4040113.txt
+│	├─ 4040113.txt \\
-│	├─ ...
+│	├─ ... \\
-│	└─ ...
+│	└─ ... \\
-├─ gen_similarity_matrix.py
+├─ gen_similarity_matrix.py \\
-├─ gen_similarity_score.py
+├─ gen_similarity_score.py \\
-├─ gen_weight.py
+├─ gen_weight.py \\
-├─ save_ERE.py
+├─ save_ERE.py \\
-├─ ot.c
+├─ ot.c \\
-├─ ot.m
+├─ ot.m \\
-├─ ot_mex.c
+├─ ot_mex.c \\
-├─ ot_mex.mexw64
+├─ ot_mex.mexw64 \\
-├─ word_sim_dict.pickle
+├─ word_sim_dict.pickle \\
-└─ readme.md
+└─ readme.md \\
 ===== Data Source =====
+测试数据来源：https://github.com/awesome-patent-mining/TFH_Annotated_Dataset
+该数据集来自硬盘驱动器领域的薄膜磁头子领域，总共包含1010个相关专利的标题摘要(.txt)及其相应的标注信息(.ann)。
+下载以上数据，并保存在<color red>TFH_Annotated_Dataset</color>文件夹下，下面将根据论文所提出的方法计算数据集专利之间的相似度。
+===== Data Processing =====
+==== Step 1: 数据预处理 ====
+运行文件<color red>save_ERE.py</color>在原始文件中读取序列结构并保存，该步骤生成两个文件<color red>ERE.json</color>和<color red>patent_list.json</color>，前者保存了序列结构信息，后者保存了专利代码信息。
+<code python>
+> python ./save_ERE.py
+</code>
+==== Step 2: 计算专利相似度矩阵 ====
+运行文件<color red>gen_similaity_matrix.py</color>计算两两专利之间序列结构的相似性矩阵，并保存在<color red>similarity_matrix</color>文件夹下（该文件夹下的文件以专利代码命名，保存该专利与其他所有专利的相似度矩阵信息）
+<code python>
+python ./gen_similarity_matrix.py
+</code>
+Note: \\
+）根据序列结构的关系确定语义方向，并修改<color red>gen_similarity_matrix.py</color>文件中的一下语句：
+<code python>
+if __name__ == "__main__":
+    ...
+    # 本数据集中关系对应的语义方向
+    underection = ['Spatial', 'Alias', 'Comparison', 'Others']
+    left = ["PartOf", "Causitive", "Oper", "MadeOf", "Attr", "Generate", "Purpose", "Manner", "Measurement"]
+    right = ["Form", "InstanceOf"]
+    ...
+</code>
+）每两个单词之间的相似度都是基于WordNet计算而得，而通过API频繁调用WordNet会导致程序计算效率低下，因此用<color red>word_sim_dict.pickle</color>文件记录已经计算过的单词之间的相似度。该数据集第一次运行程序时，计算1010个专利两两之间的相似度矩阵大约需要四五天时间，当把所有需要通过WordNet比较的单词相似度记录下来后，只要不修改WordNet的设定，以后重跑时可以直接读取单词的相似度，只需花费几小时即可。
+==== Step 3: 计算序列结构权重 ====
+运行文件<color red>gen_weight.py</color>以计算每个专利各个序列结构的权重，生成权重文件<color red>ERE_weight_dict.json</color>
+<code python>
+python ./gen_weight.py
+</code>
+==== Step 4: 计算专利相似度 ====
+运行文件<color red>gen_similarity_score.py</color>计算专利相似度，结果保存在<color red>similarity_weighted.xlsx</color>以及<color red>similarity_nonweighted.xlsx</color>文件中，前者基于Step 3的权重，后者基于相同权重。
+<code python>
+python ./gen_similarity_score.py
+</code>
+Note: 此处采用的最优运输问题算法是基于 Matlab 和 C 语言写的（ot.c, ot.m, ot_mex.c, ot_mex.mexw64），该步骤只是通过 Python 调用 Matlab API，因此确保电脑装有Matlab2018b以上版本，并设置好相应的环境，可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47655091
+该数据集该步骤会花费大约十个小时。
+~~DISCUSSION:closed~~

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