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。     

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.     

等差中项性质的一例巧用

课本中椭圆方程的推导计算量大而繁,若抓住定义中|MF1| |MF2|=2a(a＞0)构造出等差数列,则简单的多.     

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     

语言学札记

从“腹与心”谈腹“内容物”的虚化 腹是人的消化器官的重要载体，如词语“食不果腹”。但我们发现，与腹相关的词语，较少和饮食相关，而一般与表抽象事物的词语搭配使用。请看下面三组词。     

由遛鱼抄鱼谈抄网搭配

鱼遛透了，想让它顺利上岸，自然少不了抄网的配合。     

语境与词语的异常搭配

词语的异常搭配是为了语言的某种语用修辞效果而刻意创造的,正确地把握这种偏离常规所创造的修辞效果,就必须根据语言的内部语境和外部语境。语言之所以表情达意,是和语境不相分离的。本文就语境方面讨论如何理解在人脑中产生新鲜刺激的异常搭配。