基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[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。     

消费时代澳门半岛滨水空间形态重塑

随着消费社会的深化发展,现代消费已成为影响城市空间形态演化的重要因素。以此为出发点,以消费文化的视角来考察城市空间,揭示20世纪80年代以来澳门半岛滨水空间形态的演化特征。研究表明:消费时代,城市主要根据经济诉求组织空间的生产,借助资本的熔铸,澳门半岛滨水空间建设呈现出博彩旅游化、高层豪宅化和空间巨构化等特征,并最终实现空间形态的重塑。在此基础上进行批判性反思,如城市消费空间与传统城市意象的协调发展、城市空间的阶级化和滨水空间的公共性等问题。     

档案机构微信推文行业辨识度之省思

档案机构微信推文的行业辨识度是档案机构微信质量建设的重要组成部分。文章用例证法从行政性、文化性和娱乐化三方面分析了档案机构微信推文行业辨识度问题产生原因。基于议程设置原理对档案机构微信推文推送优先度提出建议,从"多推档案事"和"多用档案说事"两个角度提出解决档案机构微信推文内容行业辨识度问题的方法,融入历史主义思想和档案表征解决档案机构微信推文形式创新问题。