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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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BERT+BiLSTM+CRF的法律文书命名实体识别（含Python源码及项目文档）（应用于交通肇事案件要素提取）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合BERT、BiLSTM和CRF技术的法律文书命名实体识别方法，专为交通肇事案要素提取设计，并附带Python代码与详尽文档。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用。 本项目适合用作计算机、数学及电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计的参考材料。 若将此资源作为参考资料，并希望实现更多功能，则需要具备阅读代码的能力并愿意深入研究和调试。 文件内容为基于BERT+BiLSTM+CRF技术框架下的法律文书命名实体识别系统，具体应用于交通肇事案件中的事件要素抽取任务，内含Python源码及相关项目说明文档。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的法律文书命名实体识别（含Python源码及项目文档）（应用于交通肇事案件要素提取）.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF模型，用于从交通肇事案件中抽取关键信息的法律文书命名实体识别系统。附有详细的Python代码与项目文件说明。 基于BERT+BiLSTM+CRF的法律文书命名实体识别（Python开发源码及项目说明）用于进行交通肇事案件要素抽取。这是一个能够确保获得95分以上的高质量课程设计项目，下载后可以直接使用无需任何修改，并且也可以作为期末大作业提交。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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。
     
  • 中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型
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    本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。 中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。
     
  • 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。
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    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。
     
  • ACE2005事件抽取的预处理步骤
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    本文介绍了针对ACE2005数据集进行事件抽取任务时所采用的关键预处理步骤，旨在提高模型性能和效果。 数据预处理在ACE2005事件抽取中的工作涉及从原始的.apf.xml和.sgm文件中提取与事件相关的要素（包括句子、触发词、论元及其在原文中的位置偏移量）。然后，使用StanfordCoreNLP对句子进行词汇分析及句法依赖解析，并根据.apf.xml文件中的实体、值和时间信息为句子添加BIO类型标注。最终结果将以JSON格式保存。