基于条件随机场的法言法语实体自动识别模型研究

发布时间：2018-07-03 10:29

  本文选题：裁判文书 + 条件随机场模型　； 参考：《数据分析与知识发现》2017年11期

【摘要】：【目的】法言法语实体的自动识别是实现裁判文书文本挖掘的重要的基础性工作。【方法】采用爬虫方法获取数据,人工方式进行语料标注,利用NLPIR加载法律领域词典对语料进行分词,结合法言法语的内部和外部特征构建基于条件随机场的特征模板,自动识别语料中的法言法语。【结果】融入法言法语内部和外部特征的条件随机场模型,自动识别法言法语的实验效果良好,模型的调和平均值达到90%以上。【局限】法言法语实体自动识别模型在领域的扩展上有一定的局限性。【结论】基于条件随机场对法言法语实体实现自动抽取是可行的。
[Abstract]:[objective] automatic recognition of French-speaking entities is an important basic work to realize the text mining of adjudicative documents. [methods] the crawler method is used to obtain the data, and the language corpus is annotated manually. Using NLPIR to load the legal domain dictionary to segment the corpus, combining the internal and external features of French, the feature template based on conditional random field is constructed. [results] the condition random field model incorporating the internal and external features of French in French is a good experimental result for automatic recognition of French in French. The mean harmonic value of the model is more than 90%. The extension of French entity recognition model is limited. [conclusion] it is feasible to automatically extract French entities based on conditional random field.
【作者单位】： 南京农业大学信息科学技术学院;南京师范大学法学院;
【基金】：国家社会科学基金项目“转型期公众道德需求的司法应对研究”(项目编号:13BFX006)的研究成果之一
【分类号】：G254

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本文编号：2093338