BiLSTM_ATT_CNN提升中文专利文本分类精度：自动化处理的创新模型

随着信息技术的飞速发展,大数据和人工智能的融合正在深刻改变各个行业，尤其是在专利领域。本研究论文"基于BiLSTM_ATT_CNN中文专利文本分类"由杜恒欣和朱习军两位学者合作完成，他们隶属于青岛科技大学信息技术学院。他们的工作聚焦于如何利用现代深度学习技术提升中文专利文本的自动化处理能力。 论文的核心思想是结合卷积神经网络（CNN）和双向长短记忆神经网络（BiLSTM）的优势，特别是在处理中文专利文本时。CNN被用于提取文本中的局部特征，它能够捕捉到单词或短语的局部模式，对于提取关键词和短语结构特别有效。另一方面，BiLSTM则擅长处理序列数据，通过前后上下文的信息双向传递，能够更好地理解和理解整个句子的含义和语义关系。 在这个框架中，关键的创新在于将注意力机制引入到BiLSTM的隐藏层。注意力机制允许模型根据输入的动态变化，自动分配不同的权重给每个输入元素，这样可以更加聚焦于那些对分类最有影响力的词或子句，提高了模型的精度和鲁棒性。这种结合使得BiLSTM_ATT_CNN模型在处理中文专利文本时，能够更精准地理解文本的复杂性和多样性。 论文通过精心设计的多组对比实验来验证模型的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，BiLSTM_ATT_CNN模型显著提高了中文专利文本的分类准确率。这不仅节省了大量的人力资源，还为专利检索、法律分析等应用场景提供了更高效和准确的解决方案。 这项研究不仅推动了专利文本处理领域的技术进步，也为其他自然语言处理任务，特别是非英语文本处理，提供了一种可扩展的框架。对于那些关注专利数据分析、机器学习和深度学习应用的读者来说，这篇论文提供了宝贵的研究参考，展示了如何利用深度学习模型来优化专利文本分类任务。