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[目的/意义]金融科技包括的技术主题及范围边界并不清晰,使得“IPC分类号+关键词”的传统专利检索和分类方法效果不佳,需要针对跨领域专利数据的分类及识别流程进行研究。[方法/过程]构建了一套结合文本挖掘、层次聚类、置信学习和自然语言处理等技术的方法流程,能够直接从专利说明书中获取分类体系并形成相应分类模型。[结果/结论 ]提出一种构建跨领域专利分类体系及自动识别方法的流程框架,形成了较为全面、客观的金融科技专利技术分类体系,以及较为准确高效的分类模型,并对国内金融科技专利的发展情况进行了分析。[创新/局限]未来可基于Bert等大规模预训练模型的Prompt Tuning方法,进一步降低人工参与成本并提升效率。 相似文献
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知识螺旋模型自提出以来引起了众多学者的关注,相关研究成果不少,但大部分研究都有实用性不强的特点,且从人才聚集角度进行研究的成果较少。通过研究知识螺旋过程和人才聚集效应的相互作用,提出人才聚集效应下的知识螺旋过程模型,并采用系统动力学的方法对上海市人才聚集效应的实际数据进行实证研究。具有一定的理论意义和应用价值。 相似文献
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