一种基于自然语言处理技术的案件要素提取方法

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一种基于自然语言处理技术的案件要素提取方法
申请号:CN202411078203
申请日期:2024-08-07
公开号:CN119067106A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
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 无监督学习 深度学习技术 人机协作 监控工具 标注方法 语义 文本
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