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[目的/意义] 论文出版过程中，若能够合理有效地呈现出一篇学术论文的核心观点，不仅可以大大减少科研人员在查找和筛选文献上花费的时间，而且有助于阅读与理解。[方法/过程] 通过标注385篇XML格式期刊论文，构建了研究语料库，再利用关键词分析法对亮点的语言学特征进行分析，借助自然语言处理算法探索亮点的分布特征。[结果/结论] 亮点是一组规范的、语义明确的短句的集合，是一篇学术论文与其他论文相比较的新观点、新视角、新方法、新思路、新结果、新结论等内容的体现。亮点具有新颖性、简明性、易读性、"宣传"性等特点。亮点分为研究创新型亮点、研究方法型亮点、研究过程型亮点与研究结论型亮点，本文发现了亮点在正文和各章节的分布情况。 相似文献
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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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