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。     

篮球端线球快攻的组织及运用

本文主要就端线球发动快攻的某些问题，探讨在以小打大的情况下，增加快攻次数，弥补因身高因素而受影响的篮板球快攻。     

自动浇灌系统设计

采用PLC控制多路不同的土壤湿度,浇灌的开启和停止完全由土壤的湿度信号控制,能使土壤的湿度值保持在作物生长所需要的最佳范围之内。这样既有利于作物的生长,又能节约宝贵的水资源。     

法律行为的原因浅析

法律行为的原因是法律行为所具有的法律效果之外的权利义务状态,是当事人从事财产给付行为所要达到的交易目的,不能以法律行为本身的法律效果来说明法律行为的原因。法律行为的原因与无因行为的“因”是同一概念,都是行为人所要达到的交易目的。标的与内容是同一概念,标的、合意与原因是有区别的。     

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%。     

一种基于序列标注的概念短语抽取方法

［目的/意义］ 科技文献中的概念是对文献中知识高度凝练的表达,通常以定义句的形式出现在科技文献中。自动从概念定义句中抽取概念,能够进一步挖掘科技文献中蕴含的重要知识。［方法/过程］ 通过分析概念定义句的结构、句式等模式特征,提出以WCL数据集为基础的语料构建方案,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型学习概念定义句的模式,从而实现概念短语抽取。［结果/结论］ 结合以往对概念定义句模式特征的研究,创新性地提出一种基于序列标注学习概念定义句的组成模式,从而实现概念短语抽取。通过BERT+BiLSTM+CRF模型,有效学习了概念定义句中的上下文语义、句式结构、组成项分布等模式特征,实现了句子中概念短语的抽取。     

中文自动问答中旬子相似度计算研究

句子相似度计算是自动问答系统的重要理论基础和关键实现技术.目前,用于中文自动问答系统的句子相似度计算方法很多,由于缺乏系统的分析,给研究人员带来了较大的不便.依据所利用的特征信息,可以将这些方法分为四类,即基于关键词信息、基于语义信息、基于句法结构信息以及基于多重信息.通过对各类方法实验结果的比较,指出各自的优势和不足.同时指出,基于多重信息的方法是当前的主流方法,实现不同特征信息的最佳权重分配是该类方法今后的研究重点.另外,还提出一个有关相似度概念认识上的看法,即对于中文自动问答系统,实质上依据的是句子的相关度,而不是句子的相似度.通过本文的研究,旨在为中文自动问答领域的句子相似度计算研究提供一定的参考.     

面向计算机类文献的自动摘要系统的研究与实现

本文首先介绍了自动摘要系统研究的目的、意义，自动摘要系统的发展历史。然后，归纳总结出了面向计算机相关领域文献的自动摘要系统生成过程，并设计实现了面向计算机相关领域的自动文本摘要系统。最后选取了315篇相关文献作为测试语料，测试后的结果比较满意。     

略论ILAS系统连续出版物子系统在期刊管理中的应用

期刊管理是图书馆工作的重要组成部分之一,文章就ILAS系统在期刊管理中的应用作一简要的回顾与总结。     

评《解读河汾诸老》

刘达科解读《河汾诸老》选取了一个与金元之际文坛有密切而广泛联系的作家群体进行研究,对其文化活动、创作成就和历史地位作了全方位的考察和阐述,在资料钩沉发微、史实考订索隐和作品研读诠释方面也颇有独见,并时已当代域外的研究方法和观点来阐述、解释中国文学史现象,反映了该学术领域的前沿水平。