基于深度学习的判决结果倾向性分析

裁判文书中判决结果的倾向性分析是指判断裁判文书中的判决结果是否支持原告的诉讼请求。判决结果的倾向性分析对于裁判文书的规范化、推荐诉讼律师等后续工作有重大的意义，但是缺少有效的分析模型。为了充分利用海量数据的裁判文书，提出了一个判决结果倾向性分析的模型。从半结构化的裁判文书中抽取出关键特征，利用模糊匹配的方式对判决结果中的多重实体进行识别和清洗，将处理结果交由基于LSTM的深度学习神经网络进行倾向性判断。通过对三种案由的数据集进行实验，该模型的准确率最高可达98.3%，验证了该模型在判决结果的倾向性分析任务中具有很高的有效性。     

基于注意力机制的BiGRU判决结果倾向性分析

对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书数据转化为词向量序列,将词向量序列作为输入来训练判决结果倾向性分析模型.实验结果表明：注意力机制和BiGRU算法在判决结果倾向性分析中具有一定的有效性.该模型能够对裁判文书中判决结果的倾向性做一个合理的判断,为后期律师推荐系统的实现提供一个合理的评分依据.     

语义驱动的司法文档学习分类方法

基于海量的司法文书进行的高效司法文档分类有助于目前的司法智能化应用，如类案推送、文书检索、判决预测和量刑辅助等。面向通用领域的文本分类方法因没有考虑司法领域文本的复杂结构和知识语义，导致司法文本分类的效能很低。针对该问题提出了一种语义驱动的方法来学习和分类司法文书。首先，提出并构建了面向司法领域的领域知识模型以清晰表达文档级语义；然后，基于该模型对司法文档进行相应的领域知识抽取；最后，利用图长短期记忆模型（Graph LSTM）对司法文书进行训练和分类。实验结果表明该方法在准确率和召回率方面明显优于常用的长短期记忆（LSTM）模型、多类别逻辑回归和支持向量机等方法。     

基于Transformer模型的中文文本自动校对研究

提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域。Transformer模型与传统的基于概率、统计、规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Seq2Seq模型进行整体结构改进,从而实现中文文本自动校对。通过使用公开数据集对不同模型进行对比实验,采用准确率、召回率与F1值作为评价指标,实验结果表明,Transformer模型相比较于其他模型,在中文文本自动校对的性能上有了大幅提升。     

交通事故的自动判案研究

该文针对法律领域民事案件中的“交通事故”类案件进行研究,期望在该“交通事故”数据集上实现自动判案。从“中国裁判文书网”采集14 000条数据文本,并对数据进行人工标注。基于对数据集的分析,分别对数据进行粗粒度和细粒度分类,粗粒度为4类,细粒度为8类。该文使用了三种模型: 基于SVM的模型、基于BI-GRU的模型和基于Attention+BI-GRU的模型。实验结果表明: 在该数据集上,对数据进行粗粒度分类时,基于Attention+BI-GRU的模型F1值为80.26%,基于SVM的模型为77.24%,基于BI-GRU的模型为72.65%。在细粒度分类时,基于BI-GRU的模型F1值为48.59%,基于SVM的模型为38.29%,基于Attention+BI-GRU的模型为40.87%。     

BERT-TECNN模型的文本分类方法研究

由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模型作为动态字向量模型,输出包含深度特征信息的字向量,Transformer encoder层再次对数据进行多头自注意力计算,提取特征信息,以提高模型的泛化能力,CNN层利用不同大小卷积核,捕捉每条数据中不同长度词的信息,最后应用softmax进行分类。该模型与Word2Vec+CNN、Word2Vec+BiLSTM、Elmo+CNN、BERT+CNN、BERT+BiLSTM、BERT+Transformer等深度学习文本分类模型在三种数据集上进行对比实验,得到的准确率、精确率、召回率、F1测度值均为最高。实验表明该模型有效地提取了文本中字词的特征信息,优化了过拟合问题,提高了泛化能力。     

基于Transformer与BiLSTM的网络流量入侵检测

网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要作用。目前常采用机器学习和深度学习技术进行网络流量入侵检测,然而相关数据集的不平衡问题导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征,严重影响了检测准确率。结合SMOTE算法和生成对抗网络(GAN)构建OSW模型对训练数据进行预处理,通过Wasserstein GAN学习少数类数据分布情况,避免边缘分布问题,构造平衡数据集。建立基于Transformer与双向长短时记忆-深度神经网络(BiLSTM-DNN)的TBD入侵检测模型,使用Transformer中的编码器捕捉全局联系并对输入数据进行初步特征提取,利用BiLSTM网络进行长距离依赖特征提取保留数据的序列化特征,采用DNN进一步提取深层次特征,最终通过Softmax分类器获得分类结果。在NSL＿KDD数据集上的实验结果表明,在进行数据平衡处理后TBD模型的二分类和五分类任务检测准确率分别达到90.3%和79.8%,均高于对比的深度神经网络模型以及机器学习算法。     

基于Transformer的单通道语音增强模型综述

深度学习可以有效地解决带噪语音信号与干净语音信号之间复杂的映射问题,改善单通道语音增强的质量,但是增强语音的质量依然不理想。Transformer在语音信号处理领域中已得到了广泛应用,由于集成了多头注意力机制,可以更好地关注语音的长时相关性,该模型可以进一步改善语音增强效果。基于此,回顾了基于深度学习的语音增强模型,归纳了Transformer模型及其内部结构,从不同实现结构出发对基于Transformer的语音增强模型分类,详细分析了几种实例模型。并在常用数据集上对比了Transformer单通道语音增强的性能,分析了它们的优缺点。对相关研究工作的不足进行了总结,并对未来发展进行展望。     

结合个性化建模和深度数据的三维人体姿态估计

利用深度传感器估计三维人体姿态是计算机视觉领域的一个重要问题,在人机交互、虚拟现实和动画设计等领域有重要的应用价值.针对该问题的主流方法是自底向上的方法,这类方法一般采用分类、回归或检索技术,可以直接从深度数据中估计三维肢体姿态,在人机交互中得到了很广泛的应用.但是这类方法依赖于大规模的姿态数据库,而且结果不够精确.本文提出一种结合个性化人体建模和深度数据的三维姿态估计方法,首先对运动对象建立三维虚拟人模型,然后利用该个性化的虚拟人模型与深度数据之间的点匹配关系构造姿态优化的目标函数,通过迭代优化目标函数,估计出与深度数据相吻合的三维姿态.与传统方法相比,本文方法不需要任何姿态数据库.实验表明,本文方法得到的结果更加精确.     

卷积神经网络在案件分类上的应用

几年前,机器学习在司法方面的应用被提出并得到迅速发展。本文通过对判决文书的学习,将训练出的模型以文本分类的方式,用于协助办案人员进行罪名预测:1、在权威网站爬取大量判决文书,进行信息预处理后,提炼出较为精炼的文本数据和罪名标签;2、对文本进行分词、结构化处理、构成词汇表并与相应的词向量进行1对1映射;3、应用谷歌的Tensorflow搭建卷积神经网络,设置参数,训练模型并测试;4、反复调整参数后,改进优化算法,使分类效果理想。最终分类准确率在95%以上。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.