基于深度神经网络的法律咨询用户意图理解研究与实现

发布时间：2020-09-15 10:01

　　 随着人工智能技术的发展和人民法律服务需求的增大,将人工智能技术应用于法律服务领域,构建高度智能化的法律咨询和服务系统,对于人们获取更为便利和快速的法律服务,节省在法律服务体系中的人力资源投入具有重要意义。其中,对于法律咨询用户意图的理解和识别是其重要组成部分。准确的用户意图理解和识别可以通过确定反馈类别来提供约束条件,缩小检索范围,对于后期任务中更为精确的信息检索和结果反馈起到了非常关键的作用。本文主要研究基于深度神经网络的法律咨询用户意图理解和识别,研究主要从用户法律咨询文本数据建模和形式化表示、基于深度神经网络的法律咨询用户意图理解算法研究,以及基于多义词词向量模型的法律咨询用户意图理解算法研究三部分展开。用户咨询文本数据建模和形式化表示主要是对用户咨询数据进行文本建模,进行形式化的表示,主要包括数据集获取、文本预处理、以及词向量训练,用户咨询数据转换为词级别的分布式表示,为后续意图理解任务的进行提供可计算的输入形式。在基于深度神经网络的法律咨询用户意图理解算法的研究中,本文提出了一种基于注意力机制和卷积神经网络的用户意图理解模型,其中,注意力机制基于缩放点积注意力机制,并使用卷积神经网络进行文本特征提取,然后通过多层线性网络进行特征分布拟合,最后通过softmax层输出在各个类别的概率。在本文的实验中,此模型在用户法律咨询数据集上的准确率相比softmax回归分类器和TextCnn文本分类模型都有所提高,其中相对softmax回归分类器其准确率提高了2.29%。在基于面向多义词的词向量模型的法律咨询用户意图理解算法研究中,本文主要对ELMo语言模型、Bert语言模型和FastText分类模型中的多义词语义获取原理进行了分析,并以此为基础进行用户意图理解算法的研究。实验证明,基于Bert的法律咨询用户意图理解模型的查准率和召回率比较高,为79.84%。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：D926;TP183
【部分图文】：

图 3-1 Scrapy 爬虫框架基本架构本流程如图 3-2 所示，在 Scrapy 中，下载器负责向网络并获取服务器相应内容；Spiders 对数据进行解析，数据数据处理和保存，对获取的需继续爬取的 URL，交给调发送获取服务器响应内容解析数据 保存数图 3-2 爬虫一般流程用 Scrapy 框架采集实验所需数据集，通过分析网站源码爬取内容的 url 等信息，配置 Scrapy 框架，并对爬取内便后续的分析、筛选和整理。据爬取采集基于 Scrapy 爬虫框架，爬取 12348 中国法律服务网

ReLU函数图形

x_1 x_2 x_3 ...x_n均值全连接层Softmax回归输出每个类别的概率权值更新图 4-6 Linear-softmax 网络结构x_1 x_2 x_3 ...x_n均值多层感知器网络Softmax回归输出每个类别的概率权值更新图 4-7 Linear-N 网络结构

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本文编号：2818821