[发明专利]一种基于Word2Vec-BiLSTM-CRF模型的法律领域的实体抽取方法有效
| 申请号： | 202011620453.6 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112800764B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 李参宏 | 申请（专利权）人： | 江苏网进科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06Q50/18;G06N3/0442;G06N3/084 |
| 代理公司： | 苏州佳博知识产权代理事务所(普通合伙) 32342 | 代理人： | 唐毅 |
| 地址： | 215300 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Word2Vec‑BiLSTM‑CRF的法律领域的命名实体识别方法，具体包括以下步骤：获取法律领域的原始数据并进行数据的预处理，获得的训练语料数据；将获得的训练语料数据输入Word2Vec算法结合CBOW模型，从而得到针对于法律领域的词向量；将预处理获取的训练语料数据，结合模板匹配和中文语料的顿等模式进行标注，获取标注语料，以Bi‑LSTM作为模型的编码层，将获得的标注语料与获得词向量相结合作为编码层的输入，输出得到文本语义信息特征；将Bi‑LSTM层获取的文本语义信息特征作为CRF的输入，最终输出命名实体的识别结果。识别法律文书中种类丰富的实体，实现法律领域实体的细粒度刻画，法律领域的数据结构化，进一步挖掘法律领域的不同实体之间的关系具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 word2vec bilstm crf 模型 法律 领域 实体 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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