【摘 要】
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针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题,提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型。该模型借鉴信息抽取技术,通过构建关
【基金项目】
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山西省研究生创新项目(2020SY368),山西省应用基础研究计划青年科技研究基金资助项目(201901D211233)
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针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题,提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型。该模型借鉴信息抽取技术,通过构建关键要素标注集并建成语料库,设计不同的特征模板,充分结合交通肇事领域诉讼案件的文本特点,考虑窗口长度以及不同特征的选择和组合,基于PyCharm平台对交通肇事诉讼案件进行训练测试。实验结果表明,最优的特征模板能以80.15%的F1值抽取交通肇事诉讼案件中的关键要素,且不同的分词工具对关键要素识别结果有影响。并且提出的模型为快速正确地给出公平公正的裁
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