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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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课本中椭圆方程的推导计算量大而繁,若抓住定义中|MF1| |MF2|=2a(a＞0)构造出等差数列,则简单的多. 相似文献
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作为2001级信息与计算科学专业的学生。经过一年多的学习。我已经对这个专业有了一定的认识和看法，今天说给大家听听，或许能给那些仍在痛苦中煎熬的高三师弟师妹们，给那些在洁瀚的专业面前而不知所措的人们一些帮助。 相似文献