利用神经网络（TensorFlow）模型做离群专利分析方法

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作者：刘扬

在中药产业快速发展的今天，识别和分析离群专利变得越来越重要。这些离群专利往往隐藏着未被充分利用的创新点和技术机会。本文将详细介绍如何利用神经网络模型，从大量的中药专利数据中识别出这些潜在的宝藏。

数据预处理：打下坚实的基础

首先，数据质量直接决定了分析结果的准确性。我们从专利数据库收集中药产业相关的专利数据，包括但不限于专利标题、摘要、权利要求等信息。数据清洗工作包括去除重复记录、处理缺失值和纠正错误。此外，特征工程环节对于提高模型性能至关重要。我们对文本数据进行清洗、分词和向量化处理，并对数值型特征进行标准化或归一化。

选择合适的深度学习库

在众多深度学习库中，我们选择了TensorFlow来构建神经网络模型。TensorFlow提供了强大而灵活的工具，能够高效地实现和训练复杂的神经网络模型。

神经网络模型设计

我们设计了一个多层的神经网络，包含全连接层和Dropout层以防止过拟合。模型的输入层节点数与特征数量相匹配，而输出层则用于分类任务，通常是二分类（离群或非离群）。在编译模型时，我们选择了‘adam’优化器和‘binary_crossentropy’损失函数，这对于二分类问题来说是标准配置。

训练和评估模型

接下来，我们将预处理后的数据划分为训练集和测试集，并进行特征缩放。模型通过在训练集上进行多次迭代训练来学习数据的特征。训练完成后，我们使用测试集评估模型的性能，并根据需要调整模型参数。

应用模型进行离群点检测

训练好的模型随后被用来预测新的专利数据，以识别潜在的离群点。我们将模型的预测结果与业务知识相结合，进行深入分析，以揭示被标记为离群的专利背后的潜在价值。

总结

通过上述过程，我们能够有效地利用神经网络模型从海量的中药专利数据中识别出离群专利。这些离群专利可能代表着行业的重大创新和技术突破。利用这种方法，中药产业的研究人员和企业可以更好地理解市场趋势，把握技术发展方向，从而在竞争激烈的市场中占得先机。

具体实现过程：

步骤 1: 数据预处理

数据收集

数据来源：从专利数据库（如WIPO, USPTO, CNIPA）收集中药相关的专利数据。
字段选择：包括专利标题、摘要、权利要求、申请人、申请日期、分类号、引用数量、专利家族大小等字段。

数据清洗

去重：移除数据中的重复记录。
缺失值处理：对缺失的数据填充默认值或删除缺失记录。
错误纠正：校验数据，纠正明显的错误，如格式错误、分类错误等。

特征工程

文本预处理：对专利的文本数据（如标题、摘要）进行预处理，包括文本清洗（去除停用词、标点符号）、分词、向量化（如TF-IDF）。
数值特征处理：对数值型特征（如引用数量、专利家族大小）进行标准化或归一化处理。
日期处理：将日期转换为距离某个参考点的天数或其他时间单位。

步骤 2: 环境设置和库导入

选择Python作为编程环境，并使用TensorFlow或PyTorch等深度学习库。

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

步骤 3: 神经网络模型设计

构建模型

用TensorFlow构建一个适用于分类任务的神经网络模型。

model = Sequential([
Dense(128, activation=’relu’, input_shape=(input_shape,)),
Dropout(0.5),
Dense(64, activation=’relu’),
Dropout(0.5),
Dense(1, activation=’sigmoid’)
])

其中input_shape是根据数据中的特征数量确定的。

编译模型

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

步骤 4: 数据准备和模型训练

数据划分

# 假设dataframe是预处理后的数据
X = dataframe.drop(‘target_column’, axis=1)
y = dataframe[‘target_column’]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)