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(T-Bi-LSTM-CRF).该模型首先对专利数据的每个词提取语义 词向量和时间特征向量并进行拼接;然后通过 Bi-LSTM 层获得专利数据的长距 离上下文特征,再通过 CRF 层捕获序列标签的转移特征,自动完成特征标注;最后 通过训练已经内嵌时间特征的损失函数引导该模型学习焊接新词.焊接专利新词 发现实验结果表明,该模型的平均 ...