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。     

浙江 徐崇峰(先胜)四川 许文章(2019年11月13日弈于浙江衢州)仙人指路对卒底炮

1.兵七进一炮2平32.炮二平五象3进53.仕六进五卒7进1黑方先进7卒,定型下法,有意导入自己熟悉的轨道。如先走马8进7,红方可兵三进一,车9平8,马二进三,炮8进4,马三进四,炮3进3,双方加快出子节奏,变化各有利弊。     

苏斯博士与阅读战争(二)

苏斯博士阴差阳错地被卷入美国的阅读战争,他最畅销的书都是儿童阅读课本.苏斯博士本人支持拼读法,但是他的书却是基于整词法.     

稼轩词悲剧意识成因试析

稼轩词中生命体验式的创作方式揭示了词人浓郁的悲剧意识。悲剧意识在中国文化中主要体现为“柔”。辛词中的悲剧意识体现了这种柔性的力量。它在更深层次上是来源于作者对边缘式的“归正人”的生存处境的体悟与感受 ,正是在这种以“宦游”为主要形式出现的边缘处境中作者揭示出了生存的悲剧性的困境。     

论词的艺术特色

词本是一种音乐文学 ,它生长过程中的音乐社会背景对词作题材具有过滤作用 ,并且受音乐的影响 ,词律要依曲律而审音用字 ;词体结构类似于音乐结构而跌宕曲折 ,这就使词具有了接近于音乐善于深致表达情感的特点。晚唐后文人审美心态的转变与经过前人创作而固定下来的文学惯例使作家们在作词时都善于用委婉之笔抒内心之思。这样 ,词作为一种独立文体 ,专司抒情、委婉深致就成了词的本体特色     

网上搜索技巧

比较大的搜索引擎都支持使用逻辑词进行更复杂的搜索界定，常用的有：AND(和)、OR(或)、NOT(否，有些是AND NOT)及NEAR(两个单词的靠近程度)，恰当应用它们可以使结果非常精确，另外，也可以使用括号将搜索词分别组合，如在http：／／www．1iszt．con(Liszt)里：((music or jazz)and edu)not(“bill Morrissey” or indiana)。