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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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"语文教学的方法不是一种独立的现象,而要受到多种教学因素的制约,语文教学方法也不是一种单一的模式,而是多姿多彩的。语文教学的方法更不是凭空产生一成不变的,而是发展变化的。"如何实现从初中古诗词学习到高中古诗词学习的平衡过渡,实现对古诗词的学习从知识型到能力型的转变,一些必要的初、高中古诗词有效衔接的教学方法的运用就显得非常重要。 相似文献
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