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。     

马来西亚华文独中学校体育的现状与未来

本着弘扬民族文化的基本思想,运用文献资料研究、问卷调查、数理统计等方法,对马来西亚华文独中学校体育的现状进行了客观的分析,并在现状分析的基础上对马来西亚华文独中学校体育的进一步发展提出了建设性的意见。     

谈谈高校外文图书采访改革

外图书采访一直是高校图书馆献资源建设的重点之一，结合本馆外图书采访的实际工作经验，提出改革外图书采购模式的若干看法。