《表7 基于前引专利数量的模型预测准确率分布》

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《基于机器学习模型的专利质量预测初探》

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除此之外，考虑到前引专利的相关特征，样本中约10%的专利并未有任何前引专利，将直接提升模型对其特征的抓取难度和预测难度。因此，表7罗列了前引专利数量对于模型对测试集专利进行预测的准确率分布。如表7所示，在测试集中，未含有任何前引专利的样本其后引次数，以及模型的预测准确率都明显低于其他样本专利。换言之，如果一个专利申请未含有任何前引专利，虽然体现了其高度新颖性，但是其质量具有更大的不确定性。其后引次数可能较低，并且较难被预测。