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徐路  李伟杰 《传媒》2020,(10):34-36
进入新世纪以来,我国步入工业化、农业现代化和城镇化快速发展的社会转型期,在这样巨大的社会转型背景下,人们的生活方式和价值取向也有着明显变化。一方面,经济的高速发展,社会竞争日益剧烈,人们生活节奏加快,因经济利益而产生的矛盾纠纷增多;另一方面,传统的道德观念和伦理观念受到不同程度的冲击,人们因道德观念、义利观念之间的矛盾冲突引发的情感纠纷也越来越普遍。而行政司法管理体系一般只对涉及社会公共事务的矛盾纠纷进行规范和管理,对于个人之间的经济纠纷及情感纠纷常常爱莫能助。《非常帮助》栏目正是在这一背景应运而生。  相似文献   
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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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