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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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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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[目的/意义]旨在分析协同搜索用户在信息搜索任务过程中的交流内容与模式,从而理解协同搜索用户的关注重点与搜索过程。[研究设计/方法]基于书籍交互检索平台(CLEF-Social Book Search)设计实验,共招募18名被试完成两种搜索任务,通过录音记录对话并对其进行编码和分析,总结交流内容特征和模式。结合任务类型、认知类型组合、服务器记录的搜索交互行为日志以及问卷收集的搜索体验进行了探索分析。[结论/发现]从交流内容上看,协同搜索用户主要理解与评判书目信息、商讨搜索任务计划;比起认知类型不同的用户,相同认知类型的用户在操作交互方面交流更多,在评判决策方面交流较少。交流模式依据讨论内容比重可分为理解评判型、评判主导型、均衡交流型三种,评判主导型用户的任务完成满意度最高。[创新/价值]协同搜索用户的交流反映出搜索过程中需要与同伴商讨协同的焦点,也是需要系统提供协助的重点,给协同搜索系统设计提供一定参考。本研究针对协同搜索的交流内容设计的编码系统对相关的协同交流研究也有借鉴意义。 相似文献
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上海大学生的信息需求与日报选择--上海大学生与大众传媒调查(一) 总被引:7,自引:1,他引:6
大学生作为当代青年中知识水平最高的群体,是报刊、广播、电视和互联网的重要消费群体,对大众传媒现在和未来的发展都会产生重大影响。为了解大学生接触大众传媒的现状,给媒体和有关方面提供决策依据,去年9月中旬至10月底,我们对上海大学生进行了抽样调查。本次调查选取复旦大学、上海交通大学、同济 相似文献
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在信息高度发达的今天,彩色图像作为一种信息媒体,越来越多地被人们所使用,无论是在计算机显示器、电视机、个人数字助手、手机等设备上显示观看,或是通过打印机、印刷机等输出到物理介质上,可谓是无所不在.在印刷界,每天都有大量的彩色图像经过印刷复制后进行传播.这些图像可能来自彩色照片、彩色底片、杂志等彩色印刷品,也可能是自然界中的实际景物.它们由扫描仪或数字照相机进行数字化处理后,经印刷复制呈现在读者面前. 相似文献
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