[发明专利]一种基于改进深度学习的司法实体识别方法在审
| 申请号： | 201911156444.3 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110909547A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 王艳;杨品莉;林锋;邹奕;周激流 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 黎照西 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进深度学习的司法实体识别方法，包括获取司法文本，并对文本格式进行规范处理并进行标记，获得数据集包括训练样本和测试样本；将所述训练样本输入司法实体识别模型进行训练；将待识别文本的测试样本输入训练后的司法实体识别模型，获得识别结果。本发明能够获取长距离上下文特征，获得更多的信息，提高了识别精度和范围；解决深度学习方法在司法识别中预测标签序列无效的问题，保证了识别的有效性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 学习 司法 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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