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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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国内数字图书馆建设的反思 总被引:6,自引:0,他引:6
在调查咨询的基础上,总结目前我国数字图书馆发展中存在的问题,探讨问题产生的原因并提出解决办法。 相似文献
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GM(1,h)系统状态模型在田径训练中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
将多因素整体状态GM(1,h)模型及其特列GM(1,1)模型结合起来,用于高水平田径训练的建模问题研究,使建立的系统模型既能反映系统内部多因素的整体关系,又能满足超前预测和规划的需要,旨为田径训练提供了一种有效的科学方法。 相似文献
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