基于SVM-BiLSTM-CRF模型的财产纠纷命名实体识别方法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Named Entity Recognition Method of Judgment Documents with SVM-BiLSTM-CRF
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 增强出版
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    裁判文书中的命名实体识别是自动化审判的关键一步,如何能够有效的分辨出案件的关键命名实体是本文的研究重点.因此本文针对财产纠纷审判案件,提出了一种基于SVM-BiLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用SVM筛选出包含关键命名实体的句子,然后将正确包含此类实体的句子转化为字符级向量作为输入,构建适合财产纠纷裁判文书命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络模型.通过构建训练数据进行验证和对比,该模型比其他相关模型表现出更高的召回率和准确率.

    Abstract:

    The recognition of the named entity in the judgment documents is the key step in the automatic trial. How to effectively distinguish the key named entity of the case is the key point in this study. Therefore, this study proposes a neural network model based on SVM-BiLSTM-CRF for property dispute of trial cases. First, the sentences containing the key named entities are selected by SVM, and then the sentences are converted into the character level vectors as input, and the BiLSTM-CRF deep neural network model suitable for the identification of the property dispute referee's named entity is constructed. By constructing training data for verification and comparison, the model shows higher recall and accuracy than other related models.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周晓磊,赵薛蛟,刘堂亮,宗子潇,王其乐,里剑桥.基于SVM-BiLSTM-CRF模型的财产纠纷命名实体识别方法.计算机系统应用,2019,28(1):245-250

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2018-05-24
  • 最后修改日期:2018-06-15
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-12-27
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号