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摘 要:一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统,本发明在原有的开放式神经网络关系抽取框架基础上,构建司法领域专用数据集,并形成司法领域罪名特征集,通过优化神经网络提高关系抽取准确率的方法:首先,从中国裁判文书网获取大量司法领域相关非结构化文本,并用Word2Vec模型,Bert模型等向量转换模型得到文本的向量表示;其次,通过对非结构化文本进行TF‑IDF词频统计,得到不同罪名及案由的特征集,并得到向量表示;然后优化OpenNRE模型及JointNRE模型,得到准确性更高的JudNRE模型;最后,利用JudNRE模型对文本向量,罪名特征向量向量进行处理,得到司法领域关系抽取模型,用于对待处理的司法领域非结构化文本数据进行司法领域关系抽取,得到对应的实体三元组。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910145396.1 | 专利名称: | 一种基于神经网络的司法领域关系抽取方法及系统 |
申请日: | 2019-02-27 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/295搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2021-04-13 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109933789B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |