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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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陈景凤 《试题与研究:高中理科综合》2021,(1)
在日趋激烈的国际竞争形势下,数学课堂的教学形式也应该有所创新和进步,以便促进学生对数学知识的吸收,加强学生的学习意识。国与国之间的竞争,很大程度源于人才的竞争,而培养学生的创新意识,是当代素质教育的核心目标,也是每个人民教师义不容辞的责任。小学阶段的数学课 堂,应该展现出“与时俱进”的特点,以便满足不同学生的数学学习需求。本文就从“教学讨论”的角度出发,对小学数学课堂中的教学应用和策略做几点分析。 相似文献
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