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本发明公开了一种科技新闻的增量学习多层次二分类方法,本发明利用新闻属性中的文章标题、文章内容、关键词,结合向量空间模型下的文本加权方法和文本间相似度计算方法,先对标记新闻文档集中的标记信息和全文信息进行预处理和特征加权,存储计算中间结果,之后从特征信息和全文文本两个层次,使用余弦相似度计算新文本与科技新闻分类和非科技新闻分类间的相似度,以此依据判定新文本的分类,多层次判断方法和增量学习方法提高了对科技词汇的敏感度,二分类方法能够减少与科技新闻无关新闻的文本数量,进而提高文本多分类准确性。本发明用于改善从Web网页中抽取新闻信息的使用价值,提高科技新闻的分类准确率。
📄 201510642902X 📂 G06F17_30 👤 淮阴工学院 📅 2015-10-08
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发明 已授权

一种科技新闻的增量学习多层次二分类方法

201510642902X · 淮阴工学院
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年