基于深度学习的法律文书识别方法研究

孟昕

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cqvip:为了提升数字化法律文书知识库的建设效率,文中提出了基于深度学习理论的法律文书识别方法。该方法基于长短期记忆(LSTM)网元结构构建深度神经网络,引入遗忘门进行网元的状态更新,使用Softmax函数作为非线性传播函数,实现自然语言中的实体识别。经测试,该方法可以有效的提取法律文书中的当事人姓名、案由和审判机构等;在文中所采用的测试集上,相较于CRFs算法,该方法在准确率、召回率和F上均可以取得约10%的提升。

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来源
《电子科技》 |2019年第12期|84-86|共3页
作者
孟昕;
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作者单位

扬州大学广陵学院江苏扬州225000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;程序设计、软件工程;
关键词
法律文书; 自然语言处理; 深度学习; 实体识别; LSTM; CRFs;

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