[发明专利]一种适用于法律识别的层次多标签分类方法有效

专利信息
申请号: 201710832304.8 申请日: 2017-09-15
公开(公告)号: CN107577785B 公开(公告)日: 2020-02-07
发明(设计)人: 柏文阳;陈朋薇;张剡;周嵩 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06F16/953 分类号: G06F16/953;G06F16/951;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62
代理公司: 32237 江苏圣典律师事务所 代理人: 胡建华;于瀚文
地址: 210023 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 适用于 法律 识别 层次 标签 分类 方法
【说明书】:

发明公开了一种适用于法律识别的层次多标签分类方法,包括以下步骤:步骤1,从经过预处理的裁判文书中提取案件事实及其法律条文;步骤2,基于标签空间的层次结构,扩展案件事实对应的法律条文,使案件样本的类别标签为标签空间的一个子集;步骤3,对案件事实文本进行分词和词性标注,对分词结果进行特征选择,选取能够充分表示案件事实的特征词构建特征向量;步骤4,构建预测模型:找出未见实例x在扩展多标签训练集中的k近邻样本集合N(x),给每个近邻样本设置权重,根据k个近邻样本对各个类别的分类权重计算未见实例属于各个类别的置信度,最后预测未见实例的类别标签集合。

技术领域

本发明属于计算机数据分析与挖掘领域,涉及一种适用于法律识别的层次多标签分类方法。

背景技术

层次多标签分类是多标签分类的一个特例。与一般的多标签分类不同,层次多标签分类问题中,每个样本可以具有多个类别标签,同时样本标签空间以树形或有向无环图的层次结构组织。在有向无环图中,一个节点可能有多个父节点,相比树形结构更为复杂,算法的设计难度更大,因此目前层次多标签分类方面的研究主要针对树形的类别标签结构。根据算法考察类别层次结构的不同方式,层次多标签分类算法可以分为局部算法和全局算法。

局部算法逐一考察类别层次中的各个内部节点的局部分类信息,将层次多标签分类问题转化为多个多标签分类问题。而且在训练内部节点上的多标签分类器时,需要选择合适的局部样本集。在预测阶段采用自顶向下等预测方式使预测结果满足层次要求。文献ESULI A,FAGNI T,SEBASTIANI F.TreeBoost.MH:A boosting algorithm formulti-labelhierarchical text categorization[C]//String Processing andInformationRetrieval.2006:13–24.提出了TreeBoost.MH算法来处理层次多标签文本分类问题。算法递归地在类别标签树中的每一个非叶子节点上训练多标签分类器,基分类器选择AdaBoost.MH,在每个多标签分类器训练过程中,特征选择和训练样本的选择都局部地进行。实验效果证明TreeBoost.MH算法在时间效率和预测性能上都好于AdaBoost.MH算法。文献CERRI R,BARROS R C,DE CARVALHO AC.Hierarchical multi-labelclassificationusing local neural networks[J].Journal of Computer and SystemSciences,2014,80(1):39–56.提出了基于多层感知机的局部层次多标签分类算法,在类别层次的每一层训练一个多层感知机网络,每个神经网络与一个类别层次关联,用于预测该层次上的类别标签,某一层上神经网络的预测结果将作为下一层神经网络的输入。由于每一层神经网络都是在同样的样本集合上训练得到,因此预测结果会出现不满足层次限制的情况,需要通过对预测结果进行后续处理来保证其满足层次限制。

局部算法的缺点一方面在于需要训练多个分类器,造成模型较为复杂,影响了模型的可理解性;另一方面在于预测过程中会出现阻塞问题,即在上层被错误分类的样本无法到达下层的分类器,虽然有人提出了降低阈值、限制投票和扩展阈值倍增三种策略来应对局部算法的阻塞问题,但局部算法往往在预测准确率上较为不理想。

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  • 本发明提供一种搜索方法及装置。本发明实施例通过根据所获取的搜索关键词,获得至少一个匹配文本,以作为所述搜索关键词的证据数据,进而,则可以根据所述搜索关键词和所述证据数据,获得所述证据数据的特征信息,使得能够根据所述特征信息,获得所述搜索关键词的应答信息,并输出,由于不再完全依赖搜索关键词执行搜索操作,而是结合搜索关键词所匹配的匹配文本同时执行搜索操作,使得所获得的应答信息能够基本满足用户的真正意图,因此,能够避免现有技术中由于用户通过应用反复进行浏览或搜索而导致的增加应用与搜索引擎之间的数据交互的问题,从而降低了搜索引擎的处理负担。
  • 一种微信小程序进行智能查询的图书馆-201910890352.1
  • 程海健 - 安徽信果网络科技有限公司
  • 2019-09-19 - 2020-01-17 - G06F16/953
  • 本发明公开了一种微信小程序进行智能查询的图书馆,包括手机客户端,所述手机客户端与无线联网模块实现双向连接,所述无线联网模块与云平台实现双向连接,所述云平台与中控模块实现双向连接,所述中控模块的输出端分别与余量更新单元的输入端和信息存储模块的输入端连接,所述余量更新单元的输出端分别与反馈元件的输入端和管理系统的输入端连接,所述反馈元件的输出端与中控模块的输入端连接,所述管理系统与中控模块实现双向连接,本发明涉及智能图书馆技术领域。该微信小程序进行智能查询的图书馆,将多家图书馆的资源进行整合,通过一个微信小程序联网进行查询图书余量,方便快捷,节省了使用者大量的时间。
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