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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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课程导入在语文教学中的形式越来越丰富,方式也越来越多样,如今的古诗教学导入也呈现出丰富多彩的景象,而且课程导入的意义不仅仅局限于课程学习的引导,还起到了激发学习兴趣,增强审美能力与价值导向的作用。 相似文献
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为了探究大学生孤独感、手机成瘾倾向和生命意义感之间的关系,采用UCLA孤独量表、大学生手机成瘾倾向量表、人生意义感问卷,选取408名大学生作为被试进行问卷调查。结果发现:(1)孤独感与手机成瘾倾向呈显著性正相关,生命意义感与手机成瘾倾向呈显著性负相关,孤独感和生命意义感相关性不显著;(2)孤独感和生命意义感都显著预测手机成瘾倾向,生命意义感在孤独感和手机成瘾倾向之间的调节效应显著,低生命意义感大学生的孤独感对手机成瘾倾向的预测力更强。因此,大学生的孤独感能正向预测手机成瘾倾向,生命意义感能调节二者之间的关系,低水平的生命意义感会加剧孤独感对手机成瘾倾向的预测作用,而高水平的生命意义感会使孤独感对手机成瘾倾向的影响较小。 相似文献