[发明专利]基于多任务的小样本学习的裁判文书争议焦点提取方法有效
| 申请号： | 202010792816.8 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111651566B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 四川大学;成都数之联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/211;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 李朝虎 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多任务的小样本学习的裁判文书争议焦点提取方法，解决了有争议的问题被分配到许多类中，而每个类中包含的争议焦点问题的数量的巨大差异导致类的不平衡，从而导致文本聚类的性能下降，且目前的大部分算法模型对数据的要求都较高，需要实现大量的数据标注工作的问题。本发明通过聚类之后得到一定量的有标签的数据，使用LDA自动获取集群标签，数据增强处理后进行模型训练、模型剪裁、争议焦点分类匹配提取司法争议焦点，本发明能够更好的为律师法官去检索类案提供帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 样本 学习 裁判 文书 争议 焦点 提取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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