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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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楚鲁松杰地处偏远,是一座“高原孤岛”,在此处挂职的陈尚才克服大雪封山、断电断网等在绝境中生存的困难,积极走到群众的生活中,探寻新闻线索,捋清写作思路,推出“驻边笔记”系列文章,讲述普通干部群众在高海拔地区工作、生活和巡边的故事。 相似文献
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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. 相似文献
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