事件抽取研究：以法律裁判文书为基础，涵盖分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取及判决结果预测等环节

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究聚焦于法律裁判文书的深度分析与应用，涵盖了从分词到命名实体识别，再到事件要素抽取和判决结果预测等一系列关键步骤。通过系统化的事件抽取技术，旨在提高法律文本处理效率与准确性，推动司法数据分析领域的发展。本段落介绍了针对交通肇事案件的裁判文书进行事件要素移除，并在此基础上加入决策结果预测、案件相似度匹配等功能的应用简介。数据来源包括分词（基于pkuseg）、词性标注（基于哈工大LTP或pkuseg）以及命名实体识别（基于BiLSTM-CRF）。应用部分主要包括判决结果的预测和案件相似度比较等。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

事件抽取研究：以法律裁判文书为基础，涵盖分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取及判决结果预测等环节

优质

本研究聚焦于法律裁判文书的深度分析与应用，涵盖了从分词到命名实体识别，再到事件要素抽取和判决结果预测等一系列关键步骤。通过系统化的事件抽取技术，旨在提高法律文本处理效率与准确性，推动司法数据分析领域的发展。本段落介绍了针对交通肇事案件的裁判文书进行事件要素移除，并在此基础上加入决策结果预测、案件相似度匹配等功能的应用简介。数据来源包括分词（基于pkuseg）、词性标注（基于哈工大LTP或pkuseg）以及命名实体识别（基于BiLSTM-CRF）。应用部分主要包括判决结果的预测和案件相似度比较等。

基于法律裁判文书的人工智能项目实践——事件抽取及应用，涵盖分词、词性标注、命名实体识别与事件要素抽取等步骤

优质

本项目聚焦于从法律裁判文书中自动抽取关键事件信息。通过实施中文文本处理技术如分词、词性标注、命名实体识别和事件要素抽取，旨在为司法实践提供智能化支持工具。人工智能项目实践：事件抽取——基于法律裁判文书的事件要素提取及其应用本项目涵盖了数据分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取以及判决结果预测等内容，特别针对交通肇事案件的裁判文书进行详细分析与处理。具体步骤如下： 1. 分词采用pkuseg工具； 2. 词性标注则基于哈工大LTP/pkuseg技术； 3. 命名实体识别使用BiLSTM-CRF模型，包括人名、地名、车辆信息及各类犯罪情节等要素的提取。在上述基础上，项目进一步探索了判决结果预测以及案件相似度匹配的应用场景。数据来源为OpenLaw平台提供的法律文书资料。

Python源码_NLP实验_命名实体识别+关系抽取+事件抽取+语义匹配.zip

优质

本资源包包含使用Python源代码进行NLP实验的全套资料，涵盖了命名实体识别、关系抽取、事件抽取及语义匹配等关键技术。该项目是个人毕业设计的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。项目资源主要适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业设计等学习材料。此项目具有较高的参考价值。基础能力较强的人可以在该项目的基础上进行修改和调整，以实现类似其他功能。本人在此完成了一些NLP相关的实验，并收集整理了相关的方法。目前包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取以及语义匹配等功能，未来计划添加分类、文本生成及问答系统等其它实验内容。 ## 命名实体识别与该部分相关的实验在`experimentsner`文件夹中进行，运行脚本位于`experimentsscripts` ## 关系抽取相关实验在`experimentsrelation_extraction`文件夹内 ## 事件抽取相关实验在`experimentsevent_extraction`文件夹内 ## 语义匹配与该部分相关的实验在`experimentssentence_embedding`文件夹中进行

LTP工具包涵盖分词模型、词性标注模型、命名实体识别模型及句法分析模型等组件

优质

LTP（Language Technology Platform）工具包提供了一系列自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别和句法分析等模块。这段文字包括LTP分词模型、POS模型、NER模型以及解析模型等内容。

基于Python的中文复合事件抽取及事理图谱构建，涵盖条件、因果、顺承和反转事件等

优质

本研究利用Python开发了一套系统，专门用于从文本中自动识别并提取复杂的中文事件类型（包括但不限于条件、因果关系、时间顺序以及情节转折），并将这些信息整合进事理图谱中以进行深入分析。此方法能够显著提高自然语言处理技术在理解复杂叙事结构方面的效率和准确性。中文复合事件抽取包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等多种类型的事件提取，并形成事理图谱。

LexiconNER：以词典为基础的命名实体识别

优质

LexiconNER是一种基于词典的命名实体识别方法，通过利用特定领域的词汇资源来高效地定位和分类文本中的实体名称。词库是在ACL 2019上发布的成果的实现。这项工作的重点在于仅使用实体词典执行命名实体识别（NER），而不依赖任何标签数据。顺便提一下，我们最近出版了另一篇与中文命名实体识别相关的作品。该研究旨在通过词典增强中文命名实体识别，并且具有很高的计算效率，在性能上与现有方法相比达到了可比或更高的水平。关于环境设置和运行代码的说明：短语一表示训练模式，会打印参数信息。请使用以下命令启动程序： ``` run python feature_pu_model.py - ``` 确保您已经设置了Gloves.6B.100d.txt文件，并且您的开发环境中安装了pytorch 1.1.0、python 3.6.4和cuda 8.0。

基于 Java 的自然语言处理：中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要及短语提取等功能实现。

优质

本项目采用Java技术，涵盖自然语言处理核心功能如中文分词、词性标注等，并实现了命名实体识别、依存句法分析、关键词与短语抽取以及文档自动摘要生成。 Java 实现的自然语言处理功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、新词发现、关键词短语提取、自动摘要以及文本分类聚类等，同时支持拼音转换及简繁体文字互转。

论文中使用的基础文本分析技术概述（涵盖分词、去停用词、Word2Vec、TF-IDF、词云生成、命名实体识别、词性标注及LDA主题模型等）

优质

本文综述了基础文本分析中的关键技术，包括分词、去除停用词、Word2Vec嵌入、TF-IDF加权、词云展示、命名实体和词性识别以及LDA主题建模。在论文写作过程中会用到一些基础的文本分析技术，例如分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF计算、生成词云图、名称提取以及进行词性标注等方法。此外还会利用LDA主题模型来进行深入研究和探讨。

PyHanLP：汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析及新词发现

优质

PyHanLP是一款强大的Python库，提供汉语分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和新词发现等功能，助力自然语言处理任务。 pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持自动下载和升级功能，并兼容Python 2和3版本。其内部算法经过工业界和学术界的验证，配套书籍已经出版，可供查阅。学习资料已于2020年初发布，次世代最先进的多语种自然语言处理技术与1.x版相辅相成、平行发展。安装过程适合非IT专业人士直接操作；新手建议观看相关教程视频；工程师则需要先安装JDK，并确保操作系统和Python版本一致后，最后执行命令`conda install -c conda-forge jpype1==0.7.0 # (可选)conda安装jpype1更方便pip install pyhanlp`来完成安装。使用命令`hanlp`验证是否成功安装。在命令行中进行中文分词时，请输入 `hanlp segment`进入交互模式，输入一个句子并回车后会显示分词结果： ``` $ hanlp segment 商品和服务 ```

LAC：百度NLP工具包——分词、词性标注与命名实体识别等功能

优质

LAC是百度研发的一款自然语言处理工具包，提供包括中文分词、词性标注及命名实体识别在内的多项功能，助力文本分析和理解。 LAC是百度自然语言处理团队开发的一种综合词法分析工具，它能够进行中文分词、词性标注以及专名识别等多种任务。该工具具备以下特点与优势： 1. **效果出色**：通过深度学习模型联合训练来完成包括分词、词性标注和专名识别在内的多项任务，并且单词索引的F1值超过0.91，词性标注的F1值超过0.94，专名识别的F1值则超过了0.85，在业界处于领先地位。 2. **性能卓越**：通过简化模型参数以及结合Paddle预测库进行优化后，LAC在CPU单线程环境下的处理速度达到了每秒可处理800个请求（QPS），这使得它在市场上具有显著的效率优势。 3. **高度定制化**：提供了一种简便且易于控制的操作机制，允许用户通过精确匹配个人字典的方式对模型进行调整和优化，以满足特定需求。 4. **使用便捷性**：支持一键安装流程，并为Python、Java及C++三种编程语言提供了调用接口与示例代码，便于快速集成到各类应用中。