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。     

篇章与认知的发生学联系及篇章研究的方法原理

篇章与认知的联系的特殊性在于篇章心理的发生和发展具有多种可能途径。这也说明篇章理解和篇章产生过程的行为主体控制因素多种多样。相应的研究需要经过一个意识发生过程 ,即由单维到多维整合、由感知层级到高级心理抽象层级综合的认识发展过程。篇章与认知的此种联系要求篇章研究遵守一些特定的方法原则。     

关于两物标方位定位问题

分析了两方位定位的准确度、物标选择的要求等问题 ,并得出结论 :当两物标观测方位的差等于 90°时 ,观测船位的精度最高 ;选择定位物标时应从方位线的交角考虑 ,即交角等于 90°为最好 ,文献 [1～ 5 ]所述离物标的距离愈近愈好的结论并不是绝对正确的 ,从而纠正了在各种中外《航海学》教材中存在的错误     

论西方新叙事理论文本批评的方法论意义

西方新叙事理论的方法论价值主要在于,搭建了一个形式分析和历史主义批评相互结合的基本平台。这一判断是来自于发现了新叙事理论强调叙事性文学作品的复杂性、建构性和不可规约性,强调叙事无所不在,具有理性思维的逻辑行程的一些特点等。这个基本平台解决了批评方法在文本内外的互相结合和转换的各种通道这一历史性的难题。新叙事理论对叙事性文本本体的发难引发了批评方法的创新,成为最具有方法论意义的革命。“后经典的方法”使得文本批评切入“点”增多,批评能力随之增强。     

数字参考咨询服务中的版权问题研究

本文结合数字参考咨询服务中的具体工作，分析网上信息下载、电子文献传递、网络导航中的版权问题，并提出了一些防范侵权的建议。     

GMDSS的搜救寻位系统

本文介绍了由船用导航雷达(RADAR)和安装在救生艇(筏)上的搜索营救雷达应答器(SART)组成的海上搜救寻位系统。阐述了系统的工作原理,并对SART的一些主要指标和误差,进行了较为深入的分析和论证。最后,指出了SART的应用前景。     

说课中应避免的几个忽略

说课是教师之间进行教学交流的一个平台,也是一个对教师的口语表达、才情等综合素质进行有效检测的手段之一。因此,说课越来越受到教育主管部门的青睐,每一个即将参加应聘的师范专业毕业生都很有必要加强对说课的认识和训练。在训练中通过对说课中应避免的几个忽略的充分认识,提高自己说课的水平,从而提高竞聘能力。     

WWW中文信息自动分类方法研究

本文采用一种基于词的归类技术。在类别词专指度的计算中 ,考虑了类别词在语料中的频度、集中度和分布性等因素。根据HTML语言的标记特性 ,应用三维加权分类算法计算类别权值。采用Bayes公式变型 ,计算WWW中文信息文件归类可信度 ,并按可信度最大归类。对 10 8篇试语料进行测试 ,封闭测试的归类正确率为98 1% ,开放测试的正确率为 83 3%。     

走向文本的历史档案数字整理:历史追溯与时代转型(下)

数字人文是现代信息生态下解决历史档案因数量庞大以致人力无法逐件式地深入文本内容的因应之道。它对于历史档案整理的根本性影响,是推动时代转型并助力建立历史档案数字整理新范式。历史档案数字整理是层累地生成的数字文本系统。它由四个层次的数字文本组成,即文本阅读的基底层、元数据搭建的桥梁层、文本内数据化的加工层,以及数据分析和可视化的知识发现层,其中第二、三个层次的元数据、标记与注释等数据的结构化整理是实现知识发现的关键。"集成""互动"与"追问"是历史档案数字整理的核心理念。     

基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.