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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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近些年儿童游泳教学运动在社会上普遍被家长们所认同,并且受到很多孩子们的喜爱。本文通过查找文献的方法,充分认识和了解儿童的心理变化特点。并且通过实际的教学经验讨论兴趣爱好在儿童游泳教学中的作用。遵循相关儿童游泳培训的原则,制定出一些能够提高儿童游泳教学的相关方法。为游泳教练员运用兴趣爱好对儿童游泳教学进行各种培训提供一些理论依据。 相似文献