专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种文本信息的创新度评估方法-CN201710543194.3有效
  • 郭伟;张盘龙;鹿旭东;崔立真 - 山东大学
  • 2017-07-05 - 2019-10-15 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种文本信息的创新度评估方法,对爬取的文本数据进行分词预处理;使用预处理数据训练LDA模型,实现以行业为主题的分类,用以把不同行业的文本进行区分,使得训练好的模型包含每个行业类别的关键词的模型文件并且每隔固定时间不断更新;使用按照时间排序的预处理数据,提取每一篇文献的属性信息,并构建一个文献文本结构网络,并确定各个文献的创新类型;利用训练好的LDA模型分析专利数据里面的技术和知识关键词分别属于的行业
  • 一种文本信息创新评估方法
  • [发明专利]训练模型、对企业进行行业分类的方法和装置-CN202210620380.3在审
  • 张端阳 - 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
  • 2022-06-02 - 2022-09-23 - G06K9/62
  • 本说明书实施例提供一种训练模型、对企业进行行业分类的方法和装置,训练行业数据提取器的方法包括:获取若干个正样本对和若干个负样本对构成的样本对集合;任一正样本对包括同一企业的不同类型的两项基础数据;任一负样本对包括不同企业的两项基础数据;将正样本对和负样本对包括的各项基础数据分别输入待训练的行业数据提取器,得到各项基础数据分别对应的特征向量;根据各项基础数据分别对应的特征向量,计算正样本对的相似度和负样本对的相似度;通过最小化总表征损失,训练行业数据提取器;总表征损失基于样本对集合中各个样本对的相似度计算得到。依赖于该行业数据提取器对基础数据的特征表示,能够高效、准确地确定企业的行业类别
  • 训练模型企业进行行业分类方法装置

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