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51.
裁判文书中的证据是法官量刑的基础。通过证据抽取可以对案件审判质量进行评估,从而支撑“智慧法院”建设。裁判文书中的证据大多数都比较长且存在嵌套现象,例如,“张X的身份证复印件”中的 “身份证复印件”,而传统的命名实体识别模型BiLSTM-CRF对较长实体和嵌套实体的识别性能较低。为了解决因裁判文书中的证据长度较长和嵌套现象而导致证据抽取性能较低的问题,该文提出了一种基于边界识别与组合的证据抽取模型。该模型首先使用BiLSTM-CRF模型识别证据的开始边界和结束边界;然后组合开始边界和结束边界,形成携带大量丰富细粒度边界信息的候选证据;最后使用基于三通道的多核CNN模型,融合细粒度的边界信息特征,对候选证据进行筛选,识别候选证据中正确的证据。实验结果表明,该文提出的模型能有效地抽取裁判文书中的证据。 相似文献
52.
传统多维度文本聚类一般是从文本内容中提取特征,而很少考虑数据中用户与文本的交互信息(如:点赞、转发、评论、关注、引用等行为信息),且传统的多维度文本聚类主要是将多个空间维度线性结合,没能深入考虑每个维度中属性间的关系。为有效利用与文本相关的用户行为信息,提出一种结合用户行为信息的多维度文本聚类模型(MTCUBC)。根据文本间的相似性在不同空间上应该保持一致的原则,该模型将用户行为信息作为文本内容聚类的约束来调节相似度,然后结合度量学习方法来改善文本间的距离,从而提高聚类效果。通过实验表明,与线性结合的多维度聚类相比,MTCUBC模型在高维稀疏数据中表现出明显的优势。 相似文献
53.
随着人工智能技术在司法领域的应用,依据案情描述预测所属罪名成为一项重要研究内容。案情内容术语专业,描述言简意赅,而现有方法却往往依赖文本特征,忽略了不同案件相关要素的差异性,缺乏对案情行为词要素的有效利用。为了解决此类问题,提出一种融合行为词的罪名预测多任务学习模型。首先,由边界识别器生成行为词跨度,提炼出案情核心内容;其次,通过构建行为词的结构特征预测所属罪名;最后,将行为词识别和罪名预测进行统一建模,通过共享参数的方式增强模型的泛化能力。通过构建行为词识别和罪名预测的多任务数据集进行验证,实验结果表明该模型识别行为词任务的F值达到了83.27%,罪名预测任务的F值达到了84.29%,与BERT-CNN模型相比,分别提高了0.57%和2.61%,验证了该模型对行为词识别和罪名预测的优势。 相似文献
54.
采用熔融淬冷法制备了不同浓度Ce3+离子掺杂的20Li2O-5MgO-20Al2O3-55SiO2玻璃闪烁材料。采用X射线衍射(XRD)、高分辨透射电镜(HRTEM)技术、密度检测等方法研究了玻璃的微观结构随Ce3+离子掺杂浓度的变化规律, 采用荧光分光技术检测了玻璃的紫外光致激发光谱(PLE)、发射光谱(PE)。研究结果表明: 在不对称的晶体场作用下, Ce3+离子5d能级被劈裂为5个组分; 随着玻璃基质内Ce3+离子掺杂浓度增大, 玻璃的非晶化程度加深; 5d能级的劈裂宽度随之增大, 由此导致激发带向低能量端展宽、发射光谱明显红移; Ce3+离子的荧光发射强度随Ce3+离子掺杂浓度先升高、后降低, 浓度猝灭过程成为其荧光发射效率降低的主要原因。 相似文献
55.
Parylene膜的沉积聚合过程及其影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
Parylene是一种性能优异的高分子聚合物,其制备一般采用Gorham法,即在真空条件下,将对二甲苯环二体在373K以上加热升华为气态,再经963K左右高温裂解成对二甲苯单体粒子单分子,单体进入娩积室,在基体表面沉积、聚合,形成线性的聚对二甲苯薄膜。原料的升华与裂解速率、沉积压力、基体温度等都是影响Parylene膜沉积速率、膜结构与性能的重要因素。 相似文献
56.
研究了不同退火温度对热等静压(HIP)纯钒组织和力学性能的影响.结果表明,纯钒的退火过程呈明显的回复、再结晶、晶粒长大3个阶段;随退火温度升高,板条状马氏体含量减少,温度高于950℃退火时板条状马氏体消失;随着退火温度的升高,纯钒的拉伸强度降低,塑性先增加后降低;塑性在950℃退火时达最大值,延伸率、断面收缩率分别为35.2%、64%. 相似文献
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