摘要
本发明公开了一种基于自然语言处理技术的案件要素提取方法,包括以下步骤:步骤S1:案件数据收集与预处理;步骤S2:案件要素特征选择;步骤S3:构建可配置的标注工具;步骤S4:案件要素标注;步骤S5:案件要素识别提取模型选择与构建;步骤S6:模型训练;步骤S7:模型评估与测试;步骤S8:模型部署与监控,本发明一种基于自然语言处理深度学习技术,提供基于智能化案件要素实体识别、关系识别的方法和工具,自适应和优化调整系统参数和算法。通过该发明,能够让侦查人员快速分析案件的涉案要素,获得有价值的关联关系,提高案件侦破效率。
技术关键词
自然语言
案件数据
标注工具
特征选择
关系
可视化管理系统
虚拟身份信息
监督学习模型
监督学习方法
质检功能
实体
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