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。     

网络环境下的主题标引工作

探讨了网络环境下编目人员应如何充分利用计算机编目的特点及网络优势来做好主题标引工作，满足读检索的需要，具体做法是：转变编目思想，降低检索难度，提高标引深度，主题标引要一致。     

《美国国会图书馆标题表(LCSH)》的使用方法

文献主题标引就是对文献进行主题分析并赋予主题检索标识的过程。西文文献的主题标引一般采用《美国国会图书馆标题表》(Library of Congress Subject Headings简称LCSH)。本文主要介绍LCSH的使用方法及使用中应注意的问题。     

人巧不如家什妙——垂钓必备小工具及使用方法

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。     

全国中文机读书目主题标引格式问题分析

中文机读书目主题标引格式的不统一 ,会产生书目主题格式多样的弊端。其主要原因是由于叙词法后组式标题只能套录标题法先组式标题格式。因此 ,必须统一中文书目主题标引格式。表 2。参考文献 8。