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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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以我校汽车工程学院智能汽车教学和课程成果为基础，开发了机器人操作系统(ROS)智能车；在此基础上设计了ROS智能车实验课程，包括自动导航实验、自动巡线实验、开放性自主实验3个实验项目，并依托学校首门智能汽车专业课程汽车智能化技术开展了实验教学。实践表明，所设计的ROS智能车实验课程取得了良好的教学效果，提高了学生的实践能力和创新能力。 相似文献
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