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公开(公告)号：CN116304059A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310518020.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合SKIPGRAM模型和生成网络的诉辩焦点识别方法、设备及存储介质，依次将特征标签和添加到每条语句的后面进行融合，得到融合后的语句，将融合后的语句组成新的文本语句列表；将新的文本语句列表放入到SKIPGRAM‑BILSTM‑Attention诉辩焦点识别网络中进行训练预测，得到新的文本语句列表中每个语句的概率，将概率最高的两个语句作为诉辩双方争议的焦点。本发明能够解决诉辩焦点识别中特征不足的问题，减少法律处理预料的积累和人工标注的烦恼，大大提升了案情描述中诉辩焦点识别的效率。
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公开(公告)号：CN115422920B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211365207.X
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开基于BERT和GAT的裁判文书争议焦点识别方法，预处理待识别的裁判文书，获得具有文本语义联系的待识别标签特征P，包括：拆分文本获取文本一及文本一对应的标签组成的数据对Data1和文本二及文本二对应的标签组成的数据对Data2；将Data1和Data2输入到文本表征神经网络，获得文本表征;将预先获取的标签邻接矩阵和标签向量矩阵输入图注意力神经网络，得到标签特征；对文本表征与标签特征关联的相似特征进行提取，获得基于文本语义联系的待识别标签特征P。本发明有效地处理长文本，引入图注意力神经网络对多标签进行关联性建模，识别与标签相关的信息，在每个法律文本中提取与对应标签相关的区别性信息。
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公开(公告)号：CN116304059B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310518020.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06Q50/18 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合SKIPGRAM模型和生成网络的诉辩焦点识别方法、设备及存储介质，依次将特征标签和添加到每条语句的后面进行融合，得到融合后的语句，将融合后的语句组成新的文本语句列表#imgabs0#；将新的文本语句列表放入到SKIPGRAM‑BILSTM‑Attention诉辩焦点识别网络中进行训练预测，得到新的文本语句列表中每个语句的概率，将概率最高的两个语句作为诉辩双方争议的焦点。本发明能够解决诉辩焦点识别中特征不足的问题，减少法律处理预料的积累和人工标注的烦恼，大大提升了案情描述中诉辩焦点识别的效率。
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公开(公告)号：CN115422920A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211365207.X
申请日：2022-11-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于BERT和GAT的裁判文书争议焦点识别方法，预处理待识别的裁判文书，获得具有文本语义联系的待识别标签特征P，包括：拆分文本获取文本一及文本一对应的标签组成的数据对Data1和文本二及文本二对应的标签组成的数据对Data2；将Data1和Data2输入到文本表征神经网络，获得文本表征;将预先获取的标签邻接矩阵和标签向量矩阵输入图注意力神经网络，得到标签特征；对文本表征与标签特征关联的相似特征进行提取，获得基于文本语义联系的待识别标签特征P。本发明有效地处理长文本，引入图注意力神经网络对多标签进行关联性建模，识别与标签相关的信息，在每个法律文本中提取与对应标签相关的区别性信息。
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