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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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针对软件需求变更的不确定性,从团队自身因素与客户因素两方面出发,分析软件项目开发过程中发生需求变更的主要原因。通过对多家公司及团队的研究,比较多个需求变更模型,并比较不同模型对项目开发工作量的影响,得出最优需求变更模型。该模型具有文档体现完整、开发与管理同步、后期维护成本低等特点。 相似文献
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传统的二次曲线拟合使用标准特征值分析算法。通过统计分析技术 ,可知该技术在拟合数字二次曲线时 ,存在估计偏差大、均方误差大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大 ,因此白化数据噪声和正则化变换是提高曲线拟合的有效措施。这从理论上有力地支持了Hartley提出的正则化算法。通过理论分析和计算机仿真实验 ,表明了降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能 ,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换 ,并把最优化过程的维数从 6降为 2 ,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。 相似文献
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网络环境下的主题标引工作 总被引:3,自引:0,他引:3
李育嫦 《大学图书情报学刊》2003,21(1):73-75
探讨了网络环境下编目人员应如何充分利用计算机编目的特点及网络优势来做好主题标引工作,满足读检索的需要,具体做法是:转变编目思想,降低检索难度,提高标引深度,主题标引要一致。 相似文献