[发明专利]一种在线自学习的法院电子卷宗文本分类方法在审
申请号: | 202110188680.4 | 申请日: | 2021-02-19 |
公开(公告)号: | CN112836051A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 万玉晴;王霄 | 申请(专利权)人: | 太极计算机股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/279;G06F40/30;G06Q50/18 |
代理公司: | 北京纽乐康知识产权代理事务所(普通合伙) 11210 | 代理人: | 王珂 |
地址: | 100102 北京市朝*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种在线自学习的法院电子卷宗文本分类方法,包括采集文本数据,基于所采集的法律文书语料集,采用Word2vec的Skip‑gram模型,训练得到司法领域词向量模型,基于所采集的卷宗语料集,采用Doc2vec的PV‑DM模型进行训练,进行训练LDA模型;使用多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量;在应用系统中集成基于高斯核函数的KELM离线学习案卷文本分类器;利用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化。本发明通过基于人工标注的卷宗语料集,提出多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量,通过使用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化,经过迭代更新,模型分类正确率得到了逐步优化。 | ||
搜索关键词: | 一种 在线 自学习 法院 电子 卷宗 文本 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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