[发明专利]一种基于深度学习的争议焦点生成方法在审
| 申请号： | 201910980161.4 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110889502A | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 程茜雅;毕胜;漆桂林;陈佳敏 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62;G06F40/289;G06F16/951;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的争议焦点生成方法，所述方法包括以下步骤：步骤1)从网络中爬取大量裁判文书；步骤2)利用正则表达式方法对裁判文书进行初步的清洗和整理，抽取出裁判文书中的原告诉称和被告辩称，并对每一对原告诉称和被告辩称进行人工标注，将原告诉称和被告辩称以及人工标注的数据集，以1：1：1的比例构建成训练集；步骤3)使用深度学习中的seq2seq文本生成模型和attention模型对所述步骤2)最终得到的训练数据集进行训练后，导出该训练数据集对应的生成器模型；步骤4)对步骤3)中训练得到的文本生成器，利用训练完成的生成器从未标注的原告诉称和被告辩称中生成双方的争议焦点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 争议 焦点 生成 方法 | ||
【主权项】：
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