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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于文本处理技术领域，特别涉及一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法，包括对法律文书数据进行分句处理，并对每一条文本进行实体关系抽取得到实体关系数据；对实体关系数据进行预处理和增强处理得到增强数据；采用数据加载器处理增强数据得到标准数据用于预训练BERT模型；将BERT模型参数作为GPLinker模型的初始参数，采用预训练的BERT模型编码标准数据去训练GPLinker模型；将BERT模型与GPLinker模型构建法律文书敏感关系识别模型；对法律文书敏感关系识别模型进行五折交叉验证得到最优模型，采用最优模型进行识别；本发明能够实现自动化地从大量法律文书中精准提取实体关系。
主权项：1.一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取法律文书数据并进行分句处理得到文本数据集；S2.对文本数据集中每一条文本进行实体关系抽取处理得到对应的实体关系数据；S3.对所有实体关系数据进行预处理和增强处理，得到增强数据集；S4.采用数据加载器处理增强数据集得到标准数据集，采用标准数据集预训练BERT模型并保存参数；S5.将步骤S4获取的参数作为GPLinker模型的初始参数，采用预训练完成的BERT模型对标准数据集编码，采用编码后的标准数据集训练GPLinker模型；S6.预训练完成的BERT模型与训练完成的GPLinker模型构建法律文书敏感关系识别模型；S7.采用标准数据集对法律文书敏感关系识别模型进行五折交叉验证得到最优法律文书敏感关系识别模型；S8.获取待识别文书数据输入最优法律文书敏感关系识别模型，输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法
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