[发明专利]基于深度学习的文献表征方法及装置、设备、存储介质有效
| 申请号： | 202110287711.1 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112989790B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 程章林;杨之光;奥利夫·马丁·多伊森;潘光凡 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰;但念念 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的文献表征方法及装置、设备、存储介质，该方法包括：对待表征文献进行解析，获得待表征文献的关键词、作者列表及多个文本信息；将每一个文本信息和关键词输入至结合关键词注意力机制的网络模型中，获得每一个文本信息的第一特征向量；将作者列表、每一个文本信息依次输入至第一特征提取模型，获得作者列表、每一个文本信息的第二特征向量；将第一特征向量、第二特征向量输入至融合网络模型中进行融合，获得待表征文献的表征向量。本发明提出的文献表征方法充分利用关键词信息且同时考虑文献的多个文本数据并针对不同的文本数据采用不同的特征提取方法，从而有效提升文献向量化表征的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 文献 表征 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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