一种基于深度学习的专利权利要求技术特征解构方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种基于深度学习的专利权利要求技术特征解构方法及系统，所述方法包括：对专利权利要求文本进行语义分割，得到所述专利权利要求文本的标准化文本；将所述标准化文本转化为词向量序列；捕捉所述标准化文本中的长距离依赖关系和上下文语义信息，得到所述标准化文本的文本特征向量；对所述文本特征向量中的技术动作、反应物和生成物进行逐元素标注，得到所述专利权利要求文本的技术特征元素；对所述技术特征元素中的标注结果进行优化，得到所述技术特征元素的技术特征集合；对所述技术特征集合进行整合，得到解构后的技术特征；本发明可以提高基于深度学习的专利权利要求技术特征解构的效率。