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一种基于注意力长短期记忆循环神经网络的论文质量测评方法

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本发明专利技术公开了一种基于注意力长短期记忆循环神经网络的论文质量测评方法，其主要特点是针对本科和硕士博士毕业论文等长文本，设计基于章节的双向长短记忆网络(BiLSTM)的文本分析模型ChapBiLSTM，并结合注意力机制和改进交叉熵函数，提升质量评级准确度。克服了目前文本模型训练慢的缺点，适应数据特征的端到端的模型分析，通过识别、表示和特征加权等方法，对长文本进行准确的质量评级分类。涉及的主要流程和功能包括：整篇论文数据采集，通过互联网和其它公开方式获得论文数据；论文数据识别，提取PDF/word文本内各章节内容；论文数据表示，对论文进行处理，映射成计算机可分析处理的数据形式；论文数据标签，获取论文质量等级标签；各章节数据表征，通过设计适当特征表示模型，进行数据表征；整篇论文质量分类，对各章节内容进行加权数据表征，然后进行整篇论文质量分类。

著录项

公开/公告号CN111522946A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-11

原文格式PDF
申请/专利权人成都中科云集信息技术有限公司;
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申请/专利号CN202010320432.6
发明设计人田文洪;
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申请日2020-04-22
分类号G06F16/35(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构
代理人
地址 610000 四川省成都市成华区一环路东一段159号电子信息产业大厦712房
入库时间 2023-12-17 11:28:35

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2020-08-11

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