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1.
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   
2.
练小川 《出版参考》2021,(11):22-25
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   
3.
4.
稼轩词中生命体验式的创作方式揭示了词人浓郁的悲剧意识。悲剧意识在中国文化中主要体现为“柔”。辛词中的悲剧意识体现了这种柔性的力量。它在更深层次上是来源于作者对边缘式的“归正人”的生存处境的体悟与感受 ,正是在这种以“宦游”为主要形式出现的边缘处境中作者揭示出了生存的悲剧性的困境。  相似文献   
5.
词本是一种音乐文学 ,它生长过程中的音乐社会背景对词作题材具有过滤作用 ,并且受音乐的影响 ,词律要依曲律而审音用字 ;词体结构类似于音乐结构而跌宕曲折 ,这就使词具有了接近于音乐善于深致表达情感的特点。晚唐后文人审美心态的转变与经过前人创作而固定下来的文学惯例使作家们在作词时都善于用委婉之笔抒内心之思。这样 ,词作为一种独立文体 ,专司抒情、委婉深致就成了词的本体特色  相似文献   
6.
吴明 《教书育人》2004,(2):55-55
比较大的搜索引擎都支持使用逻辑词进行更复杂的搜索界定,常用的有:AND(和)、OR(或)、NOT(否,有些是AND NOT)及NEAR(两个单词的靠近程度),恰当应用它们可以使结果非常精确,另外,也可以使用括号将搜索词分别组合,如在http://www.1iszt.con(Liszt)里:((music or jazz)and edu)not(“bill Morrissey” or indiana)。  相似文献   
7.
彭蠡波心弄明月,诗星入肠肝肺裂--试论白石的诗与词   总被引:1,自引:0,他引:1  
五代宋初,词还是被视为诗的辅助,传统的诗言志、词谴兴的分工俨然分明,而到北宋中后期直至南宋,随着词的地位逐渐提高,它成了与诗并驾齐驱的独立文体,这种分工观念也悄然发生改变,诗、词表达寄托功能开始倾向互渗互补,这一点在南宋文人姜夔的身上表现的尤为突出。本文试对此作一分析。  相似文献   
8.
词可分为抽象词和形象词。抽象词表达抽象意义,形象词表达形象意义。词的形象意义以表象的形式存在于大脑。当人们听到某一形象的词语,词语便唤起存在于大脑中的表象。这种被唤回的表象就是词语的形象义。形象义在词典中是不能注释的。它在人的精神生活、文学创作中起着巨大作用。词无形象意义,人的精神生活就会萎缩,文学创作、科学幻想等  相似文献   
9.
任何人都知道,要学好英语首先要过单词关。而在学习英语的过程中,不少人感到英语单词是最难学和最难记的一项内容.觉得“单词学得越多越容易混淆”.时间久了,有的还成为英语学科的差生.有的还甚至放弃对英语的学习。而一些人却觉得“单词学得越多越有兴趣,囚为可以在学习过程中小断地发现很多规律。”两种截然不同的现象充分说明了学习和巩固英语单词的重要性和采用正确方法记忆单词的重要性,如果方法得当,则会事半功倍,越学越好,成为英语学科的佼佼者.反之,则越学越难.甚至一事无成。  相似文献   
10.
在中国古典诗词中,表现生离死别、羁旅行役、壮志难酬、情感失落等诸种情愫的内容很多,这些内容又往往与酒结缘颇深。它实际道出的是古代中国人的一种文化心态,借酒表现深沉的亲情、乡情,或是渲泄心中的不平、情感的失落,因此常常是悲思、忧思却以豪言壮语写之,故而留下了悲而豪、悲而壮的千古名句。  相似文献   
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