3.2 ImplementationWe have implement

3.2 Implementation

We have implemented a prototype system exploit- ing the method as illustradted in Figure 2.
This system is composed by four main modules. The first module is the module for the extraction of target documents which consist of “problem to be solved” section or “solutions” section in patent sum- mary from the patent document collection. The sec- ond one is the module to generate the concept base and document vectors. The third module is the clus-tering module which classifies the target document’s vectors into several groups. In the forth module, the similarity calculation module, the similarity degree of word vectors and each vector of the center of gravity for the cluster are computed to generate the candidate of the cluster’s label.

結果 (繁體中文) 1:

3.2實現

我們實施的原型系統exploit-荷蘭國際集團的方法，如圖2 illustradted
該系統由四個主要模塊組成。第一個模塊是“要解決的問題”一節或“解決方案”一節中，從專利文獻集合求和專利瑪麗其中包括目標文件的提取模塊。OND一項所述的仲是生成的概念基礎和文件向量的模塊。第三模塊是這些CLU-的TeringBay模塊，其目標文檔的矢量分類成若干組。在第四模塊，相似度計算模塊，字矢量的類似度和重力為集群的中心的每個矢量被計算以產生所述簇的標籤的候選者。

結果 (繁體中文) 2:

3.2 實施

我們實現了一個原型系統利用方法，如圖 2 所示。
該系統由四個主要模組組成。第一個模組是提取目的文件的模組，包括專利文獻集合中的"待解決的問題"部分或專利文獻集合中的"解決方案"部分。secon 是生成概念庫和文檔向量的模組。第三個模組是 clus-tering 模組，該模組將目的文件的向量分類為多個組。在第四模組中，計算了相似度計算模組、單詞向量的相似性程度以及聚類重心的每個向量，以生成聚類標籤的候選項。

結果 (繁體中文) 3:

3.2實施
我們已經實現了一個原型系統，它利用了圖2所示的方法。
該系統由四個主要模塊組成。第一個模塊是從專利文獻集合中選取目標文獻的模塊，包括專利摘要中的“待解决問題”部分或“解決方案”部分。第二個模塊是生成概念庫和檔案向量的模塊。第三個模塊是聚類模塊，它將目標檔案的向量分成若干組。在第四個模塊中，計算相似度計算模塊、詞向量的相似度和簇的重心向量，生成簇標籤的候選。