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面向“智慧法院”的知識圖譜構建方法與研究

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面向“智慧法院”的知識圖譜構建方法與研究
論文目錄
 
摘要第1-7頁
Abstract第7-9頁
第1章 緒論第9-19頁
  1.1 研究背景與意義第9-11頁
  1.2 國內外研究現狀第11-17頁
    1.2.1 知識圖譜第11-14頁
    1.2.2 命名實體識別第14-15頁
    1.2.3 屬性抽取第15-16頁
    1.2.4 法院信息化建設第16-17頁
  1.3 本文組織結構第17-18頁
  1.4 本章小結第18-19頁
第2章 相關知識介紹第19-33頁
  2.1 知識圖譜構建流程第19-20頁
  2.2 Schema構建方法第20頁
  2.3 數據獲取方法第20-21頁
  2.4 序列標注模型第21-27頁
    2.4.1 條件隨機場模型第21-23頁
    2.4.2 LSTM神經網絡第23-25頁
    2.4.3 BiLSTM-CRF模型第25-26頁
    2.4.4 模型評測方法第26-27頁
  2.5 知識圖譜存儲第27-31頁
    2.5.1 RDF存儲第27-30頁
    2.5.2 圖數據庫第30-31頁
  2.6 本章小結第31-33頁
第3章 面向“智慧法院”的知識圖譜構建第33-51頁
  3.1 需求分析以及知識圖譜結構定義第33-36頁
    3.1.1 需求分析第33-34頁
    3.1.2 知識圖譜結構定義第34-36頁
  3.2 知識圖譜構建所用數據說明第36-38頁
  3.3 實體以及屬性抽取第38-46頁
    3.3.1 知識抽取流程第38-40頁
    3.3.2 結構化數據解析第40頁
    3.3.3 基于規則的知識抽取方法第40-46頁
  3.4 知識圖譜存儲第46-49頁
  3.5 知識圖譜更新第49-50頁
  3.6 本章小結第50-51頁
第4章 判決書中案件相關實體識別方法研究第51-58頁
  4.1 訓練語料庫構建第51-52頁
  4.2 融合字邊界信息BiLSTM-CRF模型第52-55頁
    4.2.1 邊界特征第52-53頁
    4.2.2 模型介紹第53頁
    4.2.3 實驗以及結果分析第53-55頁
  4.3 基于BERT的BERT-CRF模型第55-57頁
    4.3.1 BERT簡介第55頁
    4.3.2 BERT-CRF模型第55-56頁
    4.3.3 實驗以及結果分析第56-57頁
  4.4 本章小結第57-58頁
第5章 基于“智慧法院”知識圖譜的智能搜索應用第58-66頁
  5.1 搜索系統入口第58頁
  5.2 基于案件的知識搜索應用第58-60頁
  5.3 基于法院的知識搜索應用第60-62頁
  5.4 基于審判人員的知識搜索應用第62-65頁
  5.5 本章總結第65-66頁
第6章 總結與展望第66-68頁
致謝第68-70頁
參考文獻第70-74頁
圖版第74-76頁
表版第76-77頁

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智慧法院 知識圖譜 實體識別 BiLSTM-CRF BERT-CRF
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