[发明专利]一种基于多目标优化的刑罚测试数据扩增方法有效
| 申请号： | 202010763765.6 | 申请日： | 2020-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN111881654B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 夏春艳;张岩;李明 | 申请（专利权）人： | 牡丹江师范学院 |
| 主分类号： | G06F40/166 | 分类号： | G06F40/166;G06F40/211;G06F16/33;G06F16/35 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 157012 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于多目标优化的刑罚测试数据扩增方法，其特征在于将优化技术应用到司法刑罚预测的测试数据扩增中，通过优化技术与数据扩增方法的融合，为司法智能软件扩增泛化能力较强的测试数据，有效地测试刑罚预测模型的准确性。方法主要分为两个步骤，第一个步骤为测试数据扩增，在刑罚预测模型原始测试集的基础上，通过置换、插入和删除文本中句子的方式获得大量的具有相同标签的扩增数据；第二个步骤是测试数据优化，以测试数据的精确率、召回率和F1值，以及针对刑罚预测模型测试数据的重要度为优化目标，利用多目标遗传算法的选择、交叉和变异操作，从扩增的大量数据中搜索高质量的测试数据，从而增加扩增测试数据的数量和多样性，提高扩增测试数据的泛化能力。本发明可以基于司法本文数据为刑罚预测模型扩增测试数据，解决缺少司法测试数据的问题，保障智能软件测试的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多目标 优化 刑罚 测试数据 扩增 方法 | ||
【主权项】：
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