全文获取类型
收费全文 | 30816篇 |
免费 | 2761篇 |
国内免费 | 2224篇 |
学科分类
工业技术 | 35801篇 |
出版年
2024年 | 201篇 |
2023年 | 1034篇 |
2022年 | 1178篇 |
2021年 | 1359篇 |
2020年 | 1331篇 |
2019年 | 1414篇 |
2018年 | 701篇 |
2017年 | 923篇 |
2016年 | 1065篇 |
2015年 | 1251篇 |
2014年 | 2167篇 |
2013年 | 1695篇 |
2012年 | 2014篇 |
2011年 | 1926篇 |
2010年 | 1787篇 |
2009年 | 1897篇 |
2008年 | 2078篇 |
2007年 | 1794篇 |
2006年 | 1370篇 |
2005年 | 1416篇 |
2004年 | 1185篇 |
2003年 | 913篇 |
2002年 | 785篇 |
2001年 | 577篇 |
2000年 | 527篇 |
1999年 | 428篇 |
1998年 | 404篇 |
1997年 | 390篇 |
1996年 | 321篇 |
1995年 | 325篇 |
1994年 | 267篇 |
1993年 | 190篇 |
1992年 | 205篇 |
1991年 | 191篇 |
1990年 | 161篇 |
1989年 | 174篇 |
1988年 | 37篇 |
1987年 | 25篇 |
1986年 | 23篇 |
1985年 | 13篇 |
1984年 | 15篇 |
1983年 | 14篇 |
1982年 | 9篇 |
1981年 | 6篇 |
1980年 | 4篇 |
1965年 | 10篇 |
1951年 | 1篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
41.
42.
由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 相似文献
43.
44.
为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像,提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步:基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联,在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像;接下来在图像扩展检索中,采用基于SIFT特征的相似图像检索,利用之前得到的“种子”图像作为查询条件,在网络图像库中进行扩展检索,并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出,最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性,在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验,实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果,并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。 相似文献
45.
47.
48.
针对自然语言处理(NLP)生成式自动摘要领域的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题,提出了一种新的生成式自动摘要解决方案,包括一种改进的词向量生成技术和一个生成式自动摘要模型。改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基础,结合摘要的特点,引入词性、词频和逆文本频率三个词特征,有效地提高了词语的理解;而提出的Bi-MulRnn+生成式自动摘要模型以序列映射(seq2seq)与自编码器结构为基础,引入注意力机制、门控循环单元(GRU)结构、双向循环神经网络(BiRnn)、多层循环神经网络(MultiRnn)和集束搜索,提高了生成式摘要准确性与语句流畅度。基于大规模中文短文本摘要(LCSTS)数据集的实验结果表明,该方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题,并在Rouge标准评价体系中表现良好,提高了摘要准确性与语句流畅度。 相似文献
49.
50.
自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。 相似文献