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基于BiLSTM_ATT_CNN中文专利文本分类
随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向
长短记忆神经网络
(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.
2021-12-15 12:54:11
978KB
专利文本
卷积神经网络
长短记忆神经网络
注意力机制
1
长短记忆神经网络
在流行性感冒暴发预测中的应用.pdf
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2021-09-25 22:05:58
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