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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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常垂钓的人都有个习惯.每次出钓总要把各种小工具带在手边.如有所需,顺手拿来,方便快捷,节省许多时间.这些小工具.有的可从渔具店买到,更多的垂钓者喜欢亲自动手制作.这里仅就笔者常用的小工具的制作和使用作以简要说明。 相似文献
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GJT-高辐射陶瓷涂料作为一种新型节能产品在我公司得到了很好的应用,主要应用于加热炉、自备电站锅炉,并取得了较好的经济效果。 相似文献
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引文主题与源文献主题具有相关性.基于这一事实,本文提出了一种基于汉语科技文献引文的自动标引法.具体过程是以词典为依据对源文献与引文题名进行抽词处理,并为不同类型引文赋予不同的权重,在此基础上确定用于标引源文献的关键词.本文还对此法的可行性进行了测试,并提出了改进方法. 相似文献
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