文献挖掘与材料性质预测方法
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文献挖掘与材料性质预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本申请涉及材料预测和计算技术领域,且公开了一种文献挖掘与材料性质预测方法,包括以下步骤:1)抓取有关化学和材料的中文文献摘要21万篇;2)使用分词测试集测试分词工具,选取最佳分词工具将数据库进行分词;3)使用自定义停用词库和自定义词典将摘要数据库进行预处理,并整理成LineSentence格式;4)用两种不同的模型skip‑gram和CBOW进行词向量嵌入训练,并使用自定义关联词测试集测试不同的word2vec模型;5)选取最优模型进行太阳能电池材料的预测。通过第一性原理去计算辅助验证预测项。通过使用Word2vec词向量嵌入算法对专业中文文献摘要数据库进行自然语言处理,在模型成功输出太阳能电池材料预测项后,使用第一性原理辅助计算验证,准确性和有效性更高。
本申请涉及材料预测和计算技术领域,且公开了一种文献挖掘与材料性质预测方法,包括以下步骤:1)抓取有关化学和材料的中文文献摘要21万篇;2)使用分词测试集测试分词工具,选取最佳分词工具将数据库进行分词;3)使用自定义停用词库和自定义词典将摘要数据库进行预处理,并整理成LineSentence格式;4)用两种不同的模型skip‑gram和CBOW进行词向量嵌入训练,并使用自定义关联词测试集测试不同的word2vec模型;5)选取最优模型进行太阳能电池材料的预测。通过第一性原理去计算辅助验证预测项。通过使用Word2vec词向量嵌入算法对专业中文文献摘要数据库进行自然语言处理,在模型成功输出太阳能电池材料预测项后,使用第一性原理辅助计算验证,准确性和有效性更高。
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标签:化学分析
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