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1.
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
2.
[目的/意义] 通过构建二模复杂网络模型,揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程] 通过NetworkX复杂网络工具包,依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型;对网络模型中节点的共现关系进行加权,计算网络的拓扑信息并进行AP聚类,提取节点间的直接关系;采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价,遴选出最合适的预测算法,并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论] 以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明,wAA链路预测算法为最优的链路预测算法;二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试,以进一步验证该模型的通用性和有效性。 相似文献
3.
4.
对江西省高校大学生体育健身需求的调查 总被引:13,自引:0,他引:13
对江西 18所高校大学生体育健身内容需求现状进行了调查 ,通过对大学生 15项体育健身内容需求程度的统计分析 ,提出建立高校大学生体育健身体系及对策。 相似文献
5.
中国竞技体育人力资源相关问题探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
对竞技体育人力资源的概念、特点等问题进行了探讨:研究表明,竞技体育人力资源是指竞技体育发展所需人员的现实及潜在禀赋的总和。处于不同层次、不同领域的众多人员组成了竞技体育人力资源系统:竞技人力资源具有稀缺性、目标性、整体性及调控性等特点. 相似文献
6.
本着弘扬民族文化的基本思想,运用文献资料研究、问卷调查、数理统计等方法,对马来西亚华文独中学校体育的现状进行了客观的分析,并在现状分析的基础上对马来西亚华文独中学校体育的进一步发展提出了建设性的意见。 相似文献
7.
基于因果分析的AHP方法在运动员选材中的应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
分析了AHP方法的特点 ,提出了可以克服其缺陷的基于因果分析的修正AHP方法 ,并将其运用于篮球运动员选材指标体系的确定和评估之中。 相似文献
8.
9.
甘肃省大学生心理健康状况调查 总被引:4,自引:0,他引:4
运用问卷调查、文献资料调研和数理统计等方法 ,对甘肃省 9所高校的 94 3名男、女大学生进行了心理健康状况的调研分析 ,据此提出了若干建议。 相似文献
10.