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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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苏斯博士阴差阳错地被卷入美国的阅读战争,他最畅销的书都是儿童阅读课本.苏斯博士本人支持拼读法,但是他的书却是基于整词法. 相似文献
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高考语文要求测试识记、理解、分析综合、应用、鉴赏评价五种能力,这五种能力表现为五个层级,识记是A级,也是语文能力的最基本的层级,只是要求识别记忆。“识记字型”这一点属于这个能力层级,一般设计在高考卷的第一小题,应该说是高考卷中最容易解答,最容易得分的题,然而许多考生却常在此失分。究其原因是不了解高考卷中错别字的类型,没有很好地理解字、词、句的意思。 相似文献
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“读题时代”的新闻标题 总被引:2,自引:0,他引:2
传 统新闻学理论认为 ,标题是帮助受众选择新闻信息的向导 ,是引导受众理解和阅读新闻的纲要 ,是满足受众新闻信息需求的手段 ,一句话 ,标题是新闻的“眼睛”和“广告牌”。新闻已经进入“读题时代” ,正成为越来越多业内人士的共识。但这并不意味着标题的本质特性有了什么变化 ,而是指标题在实现新闻信息有效传播的过程中具有更为重要的作用 ,其在单篇新闻作品乃至报纸整张版面中的地位空前显著。从“题为文眼”到“读题时代” ,有着深刻的时代背景 ,它至少由三个方面的因素所致。最主要的原因是 ,进入信息社会后 ,人们工作、生活节奏加快 … 相似文献