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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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《新闻界》2020,(5):80-90
本文将社交媒体视为媒介基础设施,以微信API(应用程序/编程接口)的开放与使用项目为经验个案,探索社交媒体研究的媒介物质性路径。研究发现,数字媒介语境中的社交媒体具有平台化与层叠化特征。一方面,微信经由API所进行的媒介物质性实践,实现自身在互联网空间中的边界扩张,异质性主体(普通用户、第三方应用商、互联网巨头以及硬件设备与软件程序等)围绕微信API的接入、使用以及竞争形成了一个层叠化的传播实践场域;另一方面,微信通过API接入标准的定义,结合行业规范与政策规制等方面形塑了结构化的平台关系生态。平台化的运作逻辑时常会与微信的媒介基础设施属性发生价值层面的冲突,当平台的边界扩张受阻或者遭遇竞争时,微信往往会以强化接入标准、纠错补漏以及商业协商等方式处理自身与多元主体之间的复杂关系。文章认为,将平台与基础设施等概念引入国内的社交媒体研究,有助于拓宽或者转变社交媒体研究的理论面向,从而在一定程度上跳脱主流传播研究将社交媒体定义和理解为内容生产与关系建构的技术媒介的思维定势。 相似文献
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《考试周刊》2019,(5)
在深度学习理念日益深入人心的背景下,在教育部新一轮课改的契机下,高中思想政治课课堂教学为了避免旧式的、空洞的、乏味的理论式说教,为了激活学生本身的智慧,充分发挥学生的主体性、主动性、积极性和创造性,大量引入了情境教学模式,即通过设置情境和探究问题,让学生基于情境,在问题的引导下进行讨论探究,从而更好地体验、理解情景,生成智慧,加以总结形成理论,即深度学习过程。因此对于情境的设置和探究问题的设计是十分重要的环节,情境不真实,问题设计不明确,都会导致偏离教学内容,调动不了学生的积极性,达不到预期的教学效果。本文以《处理民族关系的原则:平等、团结、共同繁荣》这一课为例,探讨设置真实有效教学情境和设计有效导学探究问题来步步推进教学的实践体会与思考。 相似文献