CN113722488A - 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法 - Google Patents

民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113722488A
CN113722488A CN202111022787.8A CN202111022787A CN113722488A CN 113722488 A CN113722488 A CN 113722488A CN 202111022787 A CN202111022787 A CN 202111022787A CN 113722488 A CN113722488 A CN 113722488A
Authority
CN
China
Prior art keywords
case
civil
training
deep learning
learning model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111022787.8A
Other languages
English (en)
Inventor
麦天骥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BEIJING LEDICT TECHNOLOGY CO LTD
Original Assignee
BEIJING LEDICT TECHNOLOGY CO LTD
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BEIJING LEDICT TECHNOLOGY CO LTD filed Critical BEIJING LEDICT TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN202111022787.8A priority Critical patent/CN113722488A/zh
Publication of CN113722488A publication Critical patent/CN113722488A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法，根据训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，最后得到训练好的目标案由深度学习模型，将民事起诉状传入已经训练好的目标案由深度学习模型中；目标案由深度学习模型获取出对应的案由信息；并查找案由是否有子集案由；如果有，则进行子集提取；如果没有，则推出案由作为结果数据。本发明提供民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法，提升了深度学习模型的案由分类准确率。

Description

民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法
技术领域
本发明涉及文本数据处理技术领域，具体涉及一种民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法。
背景技术
随着智慧法院信息化建设步伐的推进，信息化是人民法院组织、管理和建设的运行载体，卷宗电子化、信息结构化势必成为这法院建设信息化的必要环节。但是在对卷宗当中文本案由关键信息点进行提取时，由于中文语言有地域性差异(比如方言，民族语言等等)、内容书写不规范性(比如错别字，书写顺序等等)，这将导致文本内容进行案由分类时面临着巨大的挑战，而且现有的电子卷宗中没有明确指明当前卷宗的案由；基于此种情况，目前主要基于用户进行输入数据，后台形成结构化信息数据，然后将卷宗文本作为辅助参考。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法，以解决现有技术存在的将文本内容进行案由分类时面临着巨大的挑战和电子卷宗中没有明确指明当前卷宗的案由的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
第一方面，一种民事案由信息识别训练方法，包括：
根据训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；
计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断是否符合结束训练的条件；
如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，导入下一批次数据并进行模型训练；如果是，结束训练。
作为优选，所述案由深度学习模型为带有分类任务的案由深度学习模型。
作为优选，所述训练样本集中的各个民事起诉状是经过全局编号的样本。
作为优选，所述初始案由深度学习模型为加载有分类目标函数的案由深度学习模型。
作为优选，所述目标函数为softmax函数。
作为优选，所述批次数据为导入训练样本集中的预设数量的民事起诉状。
作为优选，判断是否符合结束训练的条件是判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间。
作为优选，如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并返回执行导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；如果是，结束对当前目标案由深度学习模型的训练。
第二方面，一种民事案由信息识别训练装置，包括：
训练模块，用于训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
计算模块，用于计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
加载模块，用于将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
导入模块，用于导入训练样本集中的预设数量的民事起诉状作为批次数据；
更新模块，用于计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；
处理模块，用于计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否符合结束训练的条件；如果是，结束训练；如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并导入下一批次数据并进行模型训练。
第三方面，一种案由提取方法，包括：
将民事起诉状传入已经训练好的全案由模型中；所述全案由模型为经过民事案由信息识别训练方法训练好的所述目标案由深度学习模型；
全案由模型获取出对应的案由信息；
查找案由是否有子集案由；
如果有，则进行子集提取；如果没有，则推出案由作为结果数据。
本发明至少具有以下有益效果：根据训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断是否符合结束训练的条件；如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，导入下一批次数据并进行模型训练；如果是，结束训练。将民事起诉状传入已经训练好的目标案由深度学习模型中，得到当前民事起诉状的案由；应用本发明提供的训练好的目标案由深度学习模型可以提升深度案由提取学习模型的分类准确率。
附图说明
为了更清楚地说明现有技术以及本发明，下面将对现有技术以及本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例提供的民事案由信息识别训练方法流程图；
图2为本发明实施例提供的民事案由信息识别训练装置框图；
图3为本发明实施例提供的案由提取方法结构示意图。
附图标记说明：
1-训练模块；2-计算模块；3-加载模块；4-导入模块；5-更新模块；6-处理模块。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)旨在区别指代的对象。对于具有时序流程的方案，这种术语表述方式不必理解为描述特定的顺序或先后次序，对于装置结构的方案，这种术语表述方式也不存在对重要程度、位置关系的区分等。
此外，术语“包括”、“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包括了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于已明确列出的那些步骤或单元，而是还可包含虽然并未明确列出的但对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元，或者基于本发明构思进一步的优化方案所增加的步骤或单元。
本发明实施例要训练的案由深度学习模型为：带有分类任务的案由深度学习模型，因此需要在深度学习模型的通用框架中加载分类目标函数，以实现案由深度学习模型的分类任务，其中，分类目标函数可以为softmax函数，也可以为其他类型的函数。
本发明的实施例中提供一种民事案由信息识别训练方法：
S1：根据训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
具体的，利用训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；其中，初始案由深度学习模型为加载有分类目标函数的案由深度学习模型。
在这一步中需要预先对训练样本集中的各个民事起诉状进行全局编号。全局编号是指在训练样本集中各个民事起诉状具备整数类型的全局唯一编号，这样，在后续训练过程中能够依据全局编号，对批次数据中的民事起诉状的特征向量进行快速索引。
S2：计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
具体的，利用中间案由深度学习模型，计算训练样本集(70％)中各个民事起诉状的特征向量，并根据训练样本集中各个民事起诉状的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值。
S3：将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
其中，导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据，然后采用批次数据对目标案由深度学习模型进行训练。
S4：计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；
具体的，利用当前目标案由深度学习模型，计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并根据当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，在训练过程中更新中心点距离目标函数的中间参数，以及调整目标案由深度学习模型的模型参数。
可见，利用批次数据(30％)对目标案由深度学习模型进行训练，可以在批次训练过程中，完成全样本集合的各个类别的中心点和中心点距离的更新，得到各个类别的准确的中心点距离并且在训练过程中逐渐减小，从而达到提升案由深度学习模型的分类准确率的效果。
S5：计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断是否符合结束训练的条件；
具体的，基于当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间。
S6：如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，导入下一批次数据并进行模型训练；如果是，结束训练。
具体的，如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并返回执行导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；
如果是，结束对当前目标案由深度学习模型的训练。需要说明的是，训练为全案由训练，训练形成的模型能对所有的案由进行识别，并且模型中包含父级案由和子集案由的关系。
本发明的实施例中提供一种民事案由信息识别训练装置，包括：
训练模块1，用于训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
计算模块2，用于利用中间案由深度学习模型，计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量，并根据训练样本集中各个民事起诉状的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
加载模块3，用于将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
导入模块4，用于导入训练样本集中的预设数量的民事起诉状作为批次数据；
更新模块5，用于利用当前目标案由深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并根据当前批次数据中各个样本的特征向量，更新中间参数的参数值；
处理模块6，用于基于当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间；如果是，结束对当前目标案由深度学习模型的训练；如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并触发导入模块。
本发明的实施例中提供一种案由提取方法：
S1：将民事起诉状传入已经训练好的全案由模型中；
具体的，全案由模型为通过民事案由信息识别训练方法训练出来的目标案由深度学习模型；
S2：全案由模型获取出对应的案由信息；
S3：查找案由是否有子集案由；
S4：如果有，则进行子集提取；如果没有，则推出案由作为结果数据。
具体的，在进行子集提取时，循环执行S2-S3的步骤来继续提取，直到提取至根节点获取到案由信息返回。
本发明的实施例中提供的案由提取方法，需要将民事起诉状传入到已经训练好的目标案由深度学习模型中，然后由训练好的案由机器学习识别；获取识别结果中与案由模型匹配度最高的模型类型，如果该模型还有子模型则随即进行子模型的匹配操，所有判断完成后，给出该民事起诉状的案由匹配度最高的案由。案由信息模型学习，根据已知案由信息进行定义需要学习的模型，对模型进行关键字标注来完成该机器学习模型的完善。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合(只要这些技术特征的组合不存在矛盾)，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述；这些未明确写出的实施例，也都应当认为是本说明书记载的范围。
上文中通过一般性说明及具体实施例对本发明作了较为具体和详细的描述。应当指出的是，在不脱离本发明构思的前提下，显然还可以对这些具体实施例作出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种民事案由信息识别训练方法，其特征在于，包括：
根据训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；
计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断是否符合结束训练的条件；
如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，导入下一批次数据并进行模型训练；如果是，结束训练。
2.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，所述案由深度学习模型为带有分类任务的案由深度学习模型。
3.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，所述训练样本集中的各个民事起诉状是经过全局编号的样本。
4.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，所述初始案由深度学习模型为加载有分类目标函数的案由深度学习模型。
5.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，所述目标函数为softmax函数。
6.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，所述批次数据为导入训练样本集中的预设数量的民事起诉状。
7.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，判断是否符合结束训练的条件是判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间。
8.根据权利要求1所述的民事案由信息识别训练方法，其特征在于，如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并返回执行导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；如果是，结束对当前目标案由深度学习模型的训练。
9.一种民事案由信息识别训练装置，其特征在于，包括：
训练模块，用于训练样本集中的各个民事起诉状，对预先构建的初始案由深度学习模型进行训练，得到中间案由深度学习模型；
计算模块，用于计算训练样本集中各个民事起诉状的特征向量以及计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；
加载模块，用于将中心点距离目标函数添加到中间案由深度学习模型中并加载中间参数的初始值，得到目标案由深度学习模型；
导入模块，用于导入训练样本集中的预设数量的民事起诉状作为批次数据；
更新模块，用于计算当前批次数据中各个民事起诉状的特征向量，并更新中间参数的参数值；
处理模块，用于计算中心点距离目标函数的函数值和分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否符合结束训练的条件；如果是，结束训练；如果否，调整当前目标案由深度学习模型的参数，并导入下一批次数据并进行模型训练。
10.一种案由提取方法，其特征在于，包括：
将民事起诉状传入已经训练好的全案由模型中；所述全案由模型为权利要求1-8任一项所述方法训练好的的目标案由深度学习模型；
全案由模型获取出对应的案由信息；
查找案由是否有子集案由；
如果有，则进行子集提取；如果没有，则推出案由作为结果数据。
CN202111022787.8A 2021-09-01 2021-09-01 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法 Pending CN113722488A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111022787.8A CN113722488A (zh) 2021-09-01 2021-09-01 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111022787.8A CN113722488A (zh) 2021-09-01 2021-09-01 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113722488A true CN113722488A (zh) 2021-11-30

Family

ID=78680766

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111022787.8A Pending CN113722488A (zh) 2021-09-01 2021-09-01 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113722488A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108734193A (zh) * 2018-03-27 2018-11-02 合肥麟图信息科技有限公司 一种深度学习模型的训练方法及装置
CN110895703A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 北京国双科技有限公司 法律文书案由识别方法及装置
CN112580408A (zh) * 2019-09-30 2021-03-30 杭州海康威视数字技术股份有限公司 深度学习模型训练方法、装置及电子设备
CN112686339A (zh) * 2021-03-11 2021-04-20 共道网络科技有限公司 一种基于起诉状的案由确定方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108734193A (zh) * 2018-03-27 2018-11-02 合肥麟图信息科技有限公司 一种深度学习模型的训练方法及装置
CN110895703A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 北京国双科技有限公司 法律文书案由识别方法及装置
CN112580408A (zh) * 2019-09-30 2021-03-30 杭州海康威视数字技术股份有限公司 深度学习模型训练方法、装置及电子设备
CN112686339A (zh) * 2021-03-11 2021-04-20 共道网络科技有限公司 一种基于起诉状的案由确定方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107122375B (zh) 基于图像特征的图像主体的识别方法
CN108038544B (zh) 基于大数据和深度学习的神经网络深度学习方法和系统
CN108491406B (zh) 信息分类方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108959474B (zh) 实体关系提取方法
CN103530321A (zh) 一种基于机器学习的排序系统
CN110264274B (zh) 客群划分方法、模型生成方法、装置、设备及存储介质
CN112732871B (zh) 一种机器人催收获取客户意向标签的多标签分类方法
CN107545038B (zh) 一种文本分类方法与设备
CN110414005B (zh) 意图识别方法、电子设备及存储介质
CN105069077A (zh) 搜索方法及装置
CN109933792A (zh) 基于多层双向lstm和验证模型的观点型问题阅读理解方法
CN105786898B (zh) 一种领域本体的构建方法和装置
CN106663421B (zh) 声音识别系统以及声音识别方法
CN113836303A (zh) 一种文本类别识别方法、装置、计算机设备及介质
CN111369294B (zh) 软件造价估算方法及装置
CN113642652A (zh) 生成融合模型的方法、装置和设备
CN112580896A (zh) 知识点预测方法、装置、设备及存储介质
CN110489131B (zh) 一种灰度用户选取方法及装置
CN114154622A (zh) 交通运行体系流量数据采集缺失补全的算法模型
CN116028702A (zh) 学习资源推荐方法、系统及电子设备
CN110362681B (zh) 问答系统重复问题识别方法、装置及存储介质
CN113722488A (zh) 民事案由信息识别训练方法、装置及案由提取方法
CN115438153A (zh) 一种意图匹配度分析模型的训练方法及装置
CN103744830A (zh) 基于语义分析的excel文档中身份信息的识别方法
CN115358473A (zh) 基于深度学习的电力负荷预测方法及预测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination