转眼2020年第二季度就到了，翻一下旧帐本对对帐，看看2019的年度计划完成情况。

1. 算法

手头上有四个算法正在弄

a.BiGRU-Attention-General CRF用于语义关系抽取；

b.专利无效算法；

c.科技查新相关文献探测算法；

d.层次多标签自动标注算法。

2019年的任务，就是要把这四个算法弄完。

对账：

a.方案失败，后来换了若干方案，最后用BiGRU-Attention和GCN联合才把问题搞定，效果提升将近5个百分点，不得不承认，现在大火的图卷积神经网络香啊！

b.专利无效算法分为两个步骤，第一是检索对比文献，第二拿着对比文献去无效目标专利，第一个步骤效果还可以，第二个步骤失败，结果不收敛性，收获就是对专利无效判别的理解有所深入，这是个超出目前技术边界的复杂问题。

c.完成，我们学生的相关硕士论文还拿到了不错的分数，开心！

d.把问题简单化了，转化成常规的multi-label分类问题，用BiGRU做了下，在ipc小类级别的F1大概64%，至于当初做这个算法的初心，用训练好的patent classification lda来反推ipc分类标签，完全丢一边了，因为相比深度神经网络，我对主题模型的效果实在没信心。

2.专著

拿效果好的算法，再结合之前做的工作，梳理出一本专著出来。

对账：

专著按照9章准备，大概内容安排如下

1）起头(完成20%)

2）主题模型与专利关键词抽取（完成50%）

3）专利文本中的信息抽取（完成）

4）如何提升专利文本中的关系分类效果（完成）

5）语义信息加持的主路径分析法（完成）

6）专利人名消歧（完成）

7）专利术语与关联规则挖掘（完成）

8）专利无效判别（完成40%）

9）结尾（没动）

专著真正开始写是2020年春节放假的日子，这段时间进度很快，不过搞太猛了，两三个星期下来肠胃的毛病又犯了，这才把节奏往下降降。不过不管怎么说，专著主体框架已经有了。

3.文章

期刊文章1篇。

会议文章来2-3篇，今年可以投稿和参加的会议很多，比如CCKS，SMP，尝试投下顶会如CIKM/IJCAI/EMNLP/ASIS&T。

对账：

期刊文章：写了一篇英文期刊论文投scientometrics,目前处于复审状态；

会议文章：一篇没写，因为真正临投会议时候，才发现SCI期刊仍然是第一优先级，会议文章（至少在本学科如此，计算机学科另当别论）主要起一个交际作用，向别人证明我还活着，仍然坚持搞研究而不是改行搞行政或者搞工程拉项目去了，会议文章的内容肯定不是你这段时间的主打内容，那个是要留着发期刊文章的，会议内容应该是主打内容中的前奏，边角碎料或者延伸，是用来给主打内容做广告的。而我的主打内容还没完成发表，会议文章就更不着急了。

总结：

总体来说，去年的工作计划完成得不算彻底，但还可以，虽然有相当一部分工作拖延到了2020年还在做，希望今年能看到这些工作的产出。