【摘要】［目的／意义］提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息，以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。［方法／过程］设计两种运用图结构的模型：１基于关键词的文本图模型；２基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义；第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中，借助频繁子图挖掘算法，对所建图模型进行子图挖掘，并构建以子图为特征的文本分类器，用来检测所建图模型的表达性和有效性。［结果／结论］将所建的基于图模型的文本分类器应用于４个不同技术领域的专利文本数据集，并与经典文本分类器的测试结果相比较而知：前者在使用明显较少的特征数的基础上，分类性能．．．