Selecão de documentos baseado em centróides para classificacão de patentes usando Word2Vec e KNN - Farias, Henrique Camacho; Bonfante, Andreia Gentil; Martins, Claudia Aparecida (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2020)
Este artigo apresenta um método de categorizacão de patentes baseado na representacão vetorial utilizando word embedding vectors (Word2Vec), na selecão de documentos através do cálculo dos centróides das classes e no algoritmo K-Nearest Neighbour (KNN), com o objetivo de classificar documentos de patentes no nível de secão da hierarquia IPC do conjunto de dados WIPO. Os resultados experimentais indicam que o método de classificacão proposto alcancou a acurácia de 75%.