公开(公告)号：CN119647476A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411779498.6

申请日：2024-12-05

Applicant: 安徽大学 ,  安徽省安庆市中级人民法院 ,  北京华宇信息技术有限公司

Inventor： 吕钊 ,  杨越 ,  程序 ,  董学进 ,  张磊 ,  颜登程

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种少样本的司法庭审文件实体提取方法、系统及存储介质。少样本的司法庭审文件实体提取方法包括将司法庭审文件以句子为单位输入到语言处理模型中生成三个嵌入向量：上下文相关的嵌入特征向量#imgabs0#单词的词性嵌入特征向量#imgabs1#和模式特征嵌入特征向量#imgabs2#三个嵌入向量集合成特征融合向量ti；将特征融合向量ti输入到BiLSTM模型得到包含双向序列信息的特征融合向量ti′，将特征融合向量ti′输入到前馈神经网络中进行BIEOU标签预测。本发明采用数据增强技术扩充训练数据集，将增强后的数据与原始数据混合，从而解决了司法庭审文件民事起诉状中训练样本不足的问题。同时根据预测序列和实体类型序列能够实现对司法文件中各类实体的精准识别。

公开(公告)号：CN119128076A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411135988.2

申请日：2024-08-19

Applicant: 安徽大学 ,  安徽省安庆市中级人民法院 ,  北京华宇信息技术有限公司

Inventor： 吕钊 ,  杨越 ,  程序 ,  董学进 ,  张磊 ,  颜登程 ,  刘方祥

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/338 ,  G06F16/33 ,  G06F16/901 ,  G06Q50/18 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，尤其涉及一种基于课程学习的司法类案检索方法及系统。该方法的过程如下：提取司法数据库中的每个司法案例的五个关键要素；以关键要素为节点，要素间的关联关系为边，将司法数据库转换为图；利用转换的图对案例匹配模型进行初级训练；利用K‑core算法将图划分为不同规模的子图，从子图获取初级课程训练案例对和高级课程训练案例对，并利用其对案例匹配模型进行两轮基于课程学习的初级和高级训练；由案例匹配模型生成查询案例的邻接矩阵；进而确定候选案例。计算查询案例与各个候选案例的相似度，对候选案例按相似度排序后输出。本发明解决现有类案检索无法识别文本语义关联、检索的准确性度不高的技术问题。

公开(公告)号：CN118016264A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410010241.8

申请日：2024-01-03

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张馨之 ,  侯娟 ,  刘晓艳 ,  范鑫颖 ,  杨越 ,  颜登程

IPC: G16H40/40 ,  G16H20/70 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明涉及心理评测技术领域，更具体的，涉及一种融合超图的心理量表常模智能更新方法及系统。本发明的方法只需收集待测用户的用户网络行为，并通过对用户网络行为进行分析匹配适合的心理量表，进而通过超图建模、超图匹配的方式来进行模拟性作答，最后输出反映待测用户心理状态的结果。本发明不需要对待测用户通过分发心理量表作答的方式进行测试，避免待测用户的主观反抗等实时情绪影响。本发明解决了现有心理评测时待测用户可能存在的乱选择情况的问题。