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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供一种基于Ernie模型的案件线索要素抽取方法及系统，涉及计算机技术领域，该方法包括：将线索文本输入到线索分类单元，获取线索文本的线索类型；线索分类单元由Ernie模型和关键词匹配构成，调整Ernie模型输出的权重，并根据权重进行分类；将线索文本划分为单句集合S1并将其依次输入命名实体识别单元，识别其中的实体；将单句集合S1中的元素依次输入违法行为与违法后果抽取单元，获取违法行为要素和违法后果要素；根据要素组织整合信息，将线索类型、实体、违法行为要素和违法后果要素组织整合，获取要素抽取结果。本发明能够克服现有技术抽取精度低、容易遗漏线索要素或错误抽取线索要素的缺点，且能够提高违法行为和违法后果要素的抽取效果。
主权项：1.一种基于Ernie模型的案件线索要素抽取方法，其特征在于，包括：步骤1：将线索文本输入到线索分类单元，获取线索文本的线索类型；线索分类单元由Ernie模型、全连接层和关键词匹配构成，根据线索文本中匹配到关键词的次数调整Ernie模型输出的权重，并根据所述权重进行分类；步骤2：将所述线索文本划分为单句集合S1；步骤3：将单句集合S1中的元素依次输入命名实体识别单元，识别出线索文本中的实体；命名实体识别单元由Ernie模型、全连接层和条件随机场构成，条件随机场根据词性规律从Ernie模型的输出结果中找到最合适的标注；步骤4：将所述单句集合S1中的元素依次输入违法行为与违法后果抽取单元，获取线索文本中的违法行为要素和违法后果要素；违法行为与违法后果抽取单元由Ernie模型和全连接层构成；Ernie模型的输入包括单句的位置特征；Ernie模型的损失函数为多分类Focal-Loss，多分类Focal-Loss能够让Ernie模型更加关注难分类的样本；步骤5：根据要素组织整合信息，将所述线索类型、实体、违法行为要素和违法后果要素组织整合，获取要素抽取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于Ernie模型的案件线索要素抽取方法及系统
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