一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法

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一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法
申请号:CN202411026092
申请日期:2024-07-30
公开号:CN118917306A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于文本处理技术领域,特别涉及一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法,包括对法律文书数据进行分句处理,并对每一条文本进行实体关系抽取得到实体关系数据;对实体关系数据进行预处理和增强处理得到增强数据;采用数据加载器处理增强数据得到标准数据用于预训练BERT模型;将BERT模型参数作为GPLinker模型的初始参数,采用预训练的BERT模型编码标准数据去训练GPLinker模型;将BERT模型与GPLinker模型构建法律文书敏感关系识别模型;对法律文书敏感关系识别模型进行五折交叉验证得到最优模型,采用最优模型进行识别;本发明能够实现自动化地从大量法律文书中精准提取实体关系。
技术关键词
实体关系数据 关系识别方法 BERT模型 实体关系抽取 文本翻译模型 分词方法 指针 样本 字段 参数 文本处理技术 序列 加载器 动态 多标签
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