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  

吕璐成  韩涛  周健  赵亚娟 《图书情报工作》2020,64(10):75-85

[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   

篇章与认知的发生学联系及篇章研究的方法原理     

邵俊宗 《玉溪师范学院学报》2003,19(11):41-44

篇章与认知的联系的特殊性在于篇章心理的发生和发展具有多种可能途径。这也说明篇章理解和篇章产生过程的行为主体控制因素多种多样。相应的研究需要经过一个意识发生过程 ,即由单维到多维整合、由感知层级到高级心理抽象层级综合的认识发展过程。篇章与认知的此种联系要求篇章研究遵守一些特定的方法原则。  相似文献   

论西方新叙事理论文本批评的方法论意义   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘俐俐 《陕西师范大学学报(哲学社会科学版)》2005,34(4):19-26

西方新叙事理论的方法论价值主要在于,搭建了一个形式分析和历史主义批评相互结合的基本平台。这一判断是来自于发现了新叙事理论强调叙事性文学作品的复杂性、建构性和不可规约性,强调叙事无所不在,具有理性思维的逻辑行程的一些特点等。这个基本平台解决了批评方法在文本内外的互相结合和转换的各种通道这一历史性的难题。新叙事理论对叙事性文本本体的发难引发了批评方法的创新,成为最具有方法论意义的革命。“后经典的方法”使得文本批评切入“点”增多,批评能力随之增强。  相似文献   

说课中应避免的几个忽略     

陆素 《遵义师范学院学报》2007,9(3):79-80

说课是教师之间进行教学交流的一个平台,也是一个对教师的口语表达、才情等综合素质进行有效检测的手段之一。因此,说课越来越受到教育主管部门的青睐,每一个即将参加应聘的师范专业毕业生都很有必要加强对说课的认识和训练。在训练中通过对说课中应避免的几个忽略的充分认识,提高自己说课的水平,从而提高竞聘能力。  相似文献   

WWW中文信息自动分类方法研究   总被引：6，自引：0，他引：6  

郑家恒  宋文中 《情报学报》2002,21(5):532-536

本文采用一种基于词的归类技术。在类别词专指度的计算中 ,考虑了类别词在语料中的频度、集中度和分布性等因素。根据HTML语言的标记特性 ,应用三维加权分类算法计算类别权值。采用Bayes公式变型 ,计算WWW中文信息文件归类可信度 ,并按可信度最大归类。对 10 8篇试语料进行测试 ,封闭测试的归类正确率为98 1% ,开放测试的正确率为 83 3%。  相似文献   

走向文本的历史档案数字整理:历史追溯与时代转型(下)   总被引：1，自引：0，他引：1  

梁继红 《档案学通讯》2022,(1):60-66

数字人文是现代信息生态下解决历史档案因数量庞大以致人力无法逐件式地深入文本内容的因应之道。它对于历史档案整理的根本性影响,是推动时代转型并助力建立历史档案数字整理新范式。历史档案数字整理是层累地生成的数字文本系统。它由四个层次的数字文本组成,即文本阅读的基底层、元数据搭建的桥梁层、文本内数据化的加工层,以及数据分析和可视化的知识发现层,其中第二、三个层次的元数据、标记与注释等数据的结构化整理是实现知识发现的关键。"集成""互动"与"追问"是历史档案数字整理的核心理念。  相似文献   

基于递归概念图的文本检索模型研究     

吴保松  胡熠  陆汝占 《情报学报》2008,27(6)

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.  相似文献   

文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法   总被引：1，自引：1，他引：0  

宣照国  党延忠 《情报学报》2008,27(5)

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。  相似文献   

局部文本特征选取算法的比较和改进研究     

李纲  夏晨曦  郑重 《情报学报》2008,27(4)

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.  相似文献   

NFCNNC:一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用     

耿新青  王正欧 《情报学报》2006,25(3):296-300

提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。  相似文献