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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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《湖北函授大学学报》2019,(3):14-15
目前,农业院校外语类学生职业生涯发展模糊,成为制约其就业和人生事业成功的主要瓶颈。文章从教育生态学的视角出发,以动态、平衡、联系的生态理念来审视农业院校外语类学生职业生涯发展的现状及成因,在此基础上探讨了农业院校外语类学生职业生涯发展教育的策略。 相似文献
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《湖北函授大学学报》2019,(20)
在民办高校中,学生需求得到更高关注。基于此,本文首先分析了民办高校学生的就业需求、心理需求、效益需求,以此为参照,进一步论述民办高校商务英语教师的能力短板。最后,依据学生需求与教师能力短板,提出培养教师能力的具体方向与策略,以期教学设计与学生需求相对接,同时企图为民办高校商务英语教师专业发展指明方向。 相似文献