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基于深度学习方法的中文书籍专业术语提取方法研究

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石家庄学院学报 2024年第3期26卷 12-19页

作者：聂耀鑫蒋东来程国军太极计算机股份有限公司北京100012

中文缺乏单词边界,从非结构化文本中识别中文专业术语十分具有挑战性,因此专业术语识别技术的应用的情景非常多样化.设计了一种针对任意领域内中文的提取专业术语的新方法.首先获取文本数据的分词结果,然后采用基于BERT改进的词表征方... 详细信息

中文缺乏单词边界,从非结构化文本中识别中文专业术语十分具有挑战性,因此专业术语识别技术的应用的情景非常多样化.设计了一种针对任意领域内中文的提取专业术语的新方法.首先获取文本数据的分词结果,然后采用基于BERT改进的词表征方法获得词向量,最后使用基于自动编码器的深度聚类方法完成对中文专业术语的提取.分别在公开数据集和自选取的专业书籍数据上做了对比实验.与其他方法相比,改进后算法在精确率、召回率和F1值3个指标上都有了明显的提升.

关键词：专业术语深度学习深度聚类实体命名识别机器学习

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基于SCI与语言相关脑科学研究热点分析

图书情报工作 2016年第S1期60卷 136-140页

作者：韦洁瑶聂耀鑫朱琳琳牛振东北京理工大学

基于科学知识图谱理论,以1995-2015年间被Web of Science的核心合集数据库收录的与脑科学语言任务相关的学术论文为研究对象,利用CiteSpace进行可视化分析,绘制出与语言相关的脑连接机制论文的发文国家、发文机构、发文作者、被引文献... 详细信息

基于科学知识图谱理论,以1995-2015年间被Web of Science的核心合集数据库收录的与脑科学语言任务相关的学术论文为研究对象,利用CiteSpace进行可视化分析,绘制出与语言相关的脑连接机制论文的发文国家、发文机构、发文作者、被引文献、关键词的可视化模型,对各个国家及机构的产出、该领域主要代表人物和经典文献、研究热点及发展趋势进行可视化呈现。分析结果表明:美国是脑认知科学研究的主导力量;爱丁堡利手量表、Talairach坐标是该领域被引频次最高的经典文献;白质、额叶皮层与神经性疾病的关系是近两年研究的热点。

关键词：知识图谱 CiteSpace 脑科学语言

基于数据挖掘和数据分析技术的司法执行全流程监管协同系统的设计应用

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信息系统工程 2019年第11期32卷 66-67页

作者：蒋东来林珊聂耀鑫太极计算机股份有限公司智慧政法事业部广东省深圳市中级人民法院执行局

依法治国理念的实现,不仅要依靠完善的法律法规,还需要有强大的法律执行力度,否则判决书将变成一纸空文。针对我国司法执行过程中缺乏有效地监管机制,论文提出了一种有效地隐匿财产监管模型。该模型主要用于监管司法执行过程中可能存在... 详细信息

依法治国理念的实现,不仅要依靠完善的法律法规,还需要有强大的法律执行力度,否则判决书将变成一纸空文。针对我国司法执行过程中缺乏有效地监管机制,论文提出了一种有效地隐匿财产监管模型。该模型主要用于监管司法执行过程中可能存在的不公平、不规范以及执行效力低下等问题,实验结果表明模型有效。

关键词：依法治国司法执行监管模型

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一种中文法律审判文书的知识抽取方法

信息系统工程 2020年第5期33卷 143-144页

作者：聂耀鑫万玉晴太极计算机股份有限公司智慧政法事业部

对于海量司法判决文书而言,使用人工力量从大量文本中准确找到相关的法学知识和案件信息费时费力。因此,有必要从现有的半结构化或非结构化法律文本中提取人们通常关心的信息,并将其存储在数据库中并形成域知识图谱,从而方便用户搜索并... 详细信息

对于海量司法判决文书而言,使用人工力量从大量文本中准确找到相关的法学知识和案件信息费时费力。因此,有必要从现有的半结构化或非结构化法律文本中提取人们通常关心的信息,并将其存储在数据库中并形成域知识图谱,从而方便用户搜索并快速获得所需信息。同时,鉴于相对固定的格式结构和严格的法律文本规范和抽取工作的成本性要求较为严格,论文采用基于字典和特定规则的策略,并在随机条件场的支持下进行补充,以实现更高的法律知识和案件事实抽取的准确性和有效性。首先,定义了法人实体类型和命名实体,针对该领域的实际需求,定义了11种类型的命名实体。然后,根据针对不同类型的文档和案例得出的判断结构和框架来提取案例知识。最后,使用基于规则的方法提取案件的基本信息,并使用依存语法分析方法从"已查明事实"部分中提取事实三元组。

关键词：法律文本知识抽取随机条件场

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基于司法区块链的智能合约管理技术研究

中国新通信 2023年第19期25卷 36-38页

作者：聂耀鑫万玉晴太极计算机股份有限公司智慧政法事业部

司法区块链因其良好的存证增信能力和去中心化的不易灭失性,已成为智慧司法的重要组成部分。针对基于传统区块链构建的司法电子记录智能合约存在的数据吞吐率不足的问题,本文提出了一种基于IPFS的电子司法记录区块链模型,用于去中心分... 详细信息

司法区块链因其良好的存证增信能力和去中心化的不易灭失性,已成为智慧司法的重要组成部分。针对基于传统区块链构建的司法电子记录智能合约存在的数据吞吐率不足的问题,本文提出了一种基于IPFS的电子司法记录区块链模型,用于去中心分布式的可信存储司法相关的电子文本,并提出了一种适用于司法领域的区块链司法记录存储、处理、检索和更新等方法。实验结果表明,相较于传统的方式,本文所提出的方法在保持去中心化和分布式不易篡改的环境下显著提升了数据吞吐率,为实际应用提供了支撑。

关键词：司法区块链智能合约合约管理

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基于FFSM算法的民事案件关联分析

信息系统工程 2020年第4期33卷 147-148页

作者：万玉晴聂耀鑫太极计算机股份有限公司

随着数据挖掘技术在司法领域的应用,人们迫切地希望在海量的法律文书中挖掘出所需要的信息,特别是隐藏在海量的法律文本中的一些有价值的人案关联信息。对比于刑事领域的关联挖掘研究,民事领域很少。因此,论文提出了针对民事领域的多案... 详细信息

随着数据挖掘技术在司法领域的应用,人们迫切地希望在海量的法律文书中挖掘出所需要的信息,特别是隐藏在海量的法律文本中的一些有价值的人案关联信息。对比于刑事领域的关联挖掘研究,民事领域很少。因此,论文提出了针对民事领域的多案件多人员的关联挖掘模型。首先,针对现有法律裁判文书,我们使用图结构表示民事案件中的人员信息。其次,论文详细介绍了FFSM 算法,并利用该算法挖掘民事案件中潜在的关联关系。最后,分析实验结果。通过实验表明,论文中的模型对民事案件数据的关联信息获取具有一定价值。

关键词：关键分析民事案件 FFSM算法

一种基于知识图谱的多元空间涉案人财物线索挖掘模型简析

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信息系统工程 2019年第11期32卷 116-117页

作者：李振宇李勇聂耀鑫广东省深圳市中级人民法院执行局太极计算机股份有限公司智慧政法事业部

论文针对司法案件处理流程过程中,隐匿涉案财物的追踪往往由于被执行人的先期转移、案件执行地域广,涉案人物线索过多,从而导致案件执行困难等问题,提出了一种基于多元空间涉案人财物线索的图谱网络。通过该网络挖掘可执行财产和潜在转... 详细信息

论文针对司法案件处理流程过程中,隐匿涉案财物的追踪往往由于被执行人的先期转移、案件执行地域广,涉案人物线索过多,从而导致案件执行困难等问题,提出了一种基于多元空间涉案人财物线索的图谱网络。通过该网络挖掘可执行财产和潜在转移对象,并使用机器学习算法进行转移风险分类预测及风险排序。实验表明所提出的模型方法具备初步的可行性和有效性。

关键词：涉案财物挖掘多元空间线索挖掘模型知识图谱

一种基于BILSTM_CRF的中文实体抽取方法

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信息系统工程 2022年第10期35卷 124-127页

作者：邵镜泽李琳娜聂耀鑫太极计算机股份有限公司智慧政法事业部

实体抽取是构建知识图谱必不可少的环节。针对传统知识图谱构建中实体抽取需要大量人工特征和先验知识这一问题,提出了一种基于BILSTM_CRF的中文实体抽取方法。在法律领域的数据集上进行实验,实验结果验证该方法具有很好的适用性。

关键词：知识图谱实体抽取 BILSTMCRF

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基于分段卷积模型的中文实体关系抽取模型及应用

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信息系统工程 2022年第9期35卷 145-148页

作者：邵镜泽李琳娜聂耀鑫太极计算机股份有限公司智慧政法事业部

针对部分垂直领域中文语言结构的独特性和语义的复杂性,提出使用一种面向实体关系抽取的分段卷积模型,并在部分中文垂直领域的数据上实施实验。试验结果表明,所使用模型在中文垂直领域特征上具有可行性和有效性。

关键词：关系抽取分段卷积模型知识图谱