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]一种基于加权融合的Loc2vec模型的重复数据检测方法-CN202110824753.4在审
  • 郑江滨;曹宏业;王寅隆 - 西北工业大学
  • 2021-07-21 - 2021-11-02 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于加权融合的Loc2vec模型的重复数据检测方法,首先,在数据处理层,将语料文件进行分词处理,将其用于Doc2vec模型的训练,同时对待检测的源数据进行分词处理,用于下一阶段的重复数据检测;随后在编码分析层,构建出训练后的Doc2vec模型,将该模型与LCS算法加权融合,得到用于核心字段重复性检测的加权相似度计算模型Loc2vec模型,使用Loc2vec模型对分词后的待检测数据进行相似度计算本发明使用大规模语料库对深度神经网络模型doc2vec进行无监督训练,可以充分使用语料库内的语义信息,大大减少了人工标记的工作量,提升了重复数据检测的效率与准确率。
  • 一种基于加权融合loc2vec模型重复数据检测方法
  • [发明专利]一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统-CN202210105339.2在审
  • 周晓峰;吴雪峰 - 河海大学
  • 2022-01-28 - 2022-05-10 - G06F21/57
  • 本发明公开了一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统,包括:步骤1:对原始漏洞文本进行预处理,形成漏洞文本信息词集;步骤2:采用Word2vec模型对漏洞文本信息词集中的每个词进行词向量化,算法对每一个词向量进行加权,得到加权后的词向量;步骤4:将加权后的词向量组成的文本向量输入至训练好的CNN中进行漏洞分类,得到漏洞分类结果;其中,T‑MI算法为将TF‑IDF算法与互信息算法结合得到的算法;本发明针对Word2vec模型无法区分漏洞文本中词汇的重要程度,通过引入改进的TFIDF对Word2vec词向量进行加权,实现加权的Word2vec分类模型,可以更好的实现漏洞的自动分类,提高分类的准确性。
  • 一种基于加权word2vec漏洞自动分类方法系统
  • [发明专利]一种基于Word2vec的法律文件相似度分析方法-CN202310236373.8在审
  • 郑志松;刘晓雷;吴运昌;丁仙峰 - 江苏数兑科技有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-08-08 - G06F18/22
  • 本发明公开了一种基于Word2vec的法律文件相似度分析方法,包括步骤:定义两个文本相似性的标准;创建法律词汇语料库;对语料库和词汇出现的频率进行统计与筛选;对不同文本中的相同字符串进行分割,计算词汇之间的交集和联合的比例;通过法律文本数据集构建训练集训练word2vec模型;通过获取原有向量空间与微小语料库的并集放大向量空间;通过余弦相似率对word2vec模型的效果进行评价;使用控制变量方法优化word2vec模型;本方法将Word2vec与法律文档语料库结合,通过特定的法律文件语料库来描述决策边界的形状,完成对法律文件的相似度分析,并通过弥补决策边界的不足,提高了模型的准确性和敏感性。
  • 一种基于word2vec法律文件相似分析方法

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