[发明专利]一种基于半监督、双层多分类的诉请识别方法在审
| 申请号： | 202310171687.4 | 申请日： | 2023-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN116304033A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张凡凡;谭晓颖;李晓智;刘贤艳;孙晓锐;李娜娜;胡亚谦 | 申请（专利权）人： | 中国司法大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/24;G06F18/214;G06F18/21 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100144 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督、双层多分类的诉请识别方法，其步骤包括：1)获取训练文本集，包括标注数据集和未标注数据集；2)利用标注数据集对教师模型进行训练并得到各标注类别的自适应阈值；利用训练后的教师模型对未标注数据集中的每一未标注诉讼请求数据进行分类和标注，得到伪标签标注数据；3)利用伪标签标注数据和有标注诉讼请求数据训练学生模型，得到学生模型；4)利用学生模型对测试集中的数据进行分类预测，根据分类预测结果计算每一类别的F1分数；如果低于设定阈值，则将该类别下样本训练得到多任务模型；5)将学生模型和多任务模型串联组成双层模型；6)将待分类的民事诉请文本输入双层模型中，得到诉讼请求类别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 双层 分类 诉请 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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