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基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取
基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取
作者:
郭凡莎
杨风暴
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
诉讼案件
CRF
关键要素
特征模板
摘要:
针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题,提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型.该模型借鉴信息抽取技术,通过构建关键要素标注集并建成语料库,设计不同的特征模板,充分结合交通肇事领域诉讼案件的文本特点,考虑窗口长度以及不同特征的选择和组合,基于PyCharm平台对交通肇事诉讼案件进行训练测试.实验结果表明,最优的特征模板能以80.15%的F1值抽取交通肇事诉讼案件中的关键要素,且不同的分词工具对关键要素识别结果有影响.并且提出的模型为快速正确地给出公平公正的裁判结果作了有效的探索和尝试.
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篇名
基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取
来源期刊
计算机与现代化
学科
关键词
诉讼案件
CRF
关键要素
特征模板
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
数据库与数据挖掘|DATABASE AND DATA MINING
研究方向
页码范围
77-81
页数
5页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2021.03.014
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期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
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