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面向自然语言的法律检索系统的研究与实现

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面向自然语言的法律检索系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.2.1 计算机在法律领域的应用现状第10-11页
    1.2.2 检索技术研究现状第11页
    1.2.3 关键词提取研究现状第11-12页
    1.2.4 查询扩展研究现状第12页
  1.3 本文研究内容第12-14页
  1.4 本文组织结构第14-15页
第2章 相关技术介绍第15-22页
  2.1 自然语言处理第15-17页
    2.1.1 词法分析第16页
    2.1.2 句法分析和语义分析第16-17页
  2.2 关键词提取第17页
  2.3 信息检索第17-21页
    2.3.1 信息检索模型第17-19页
    2.3.2 全文检索与LUCENE框架第19-20页
    2.3.3 NLP和全文检索第20-21页
    2.3.4 查询扩展第21页
  2.4 本章小结第21-22页
第3章 案情分析与关键词提取第22-36页
  3.1 案情分析第22-27页
    3.1.1 词法分析第22-23页
    3.1.2 开源分词工具第23-25页
    3.1.3 法律领域词典构建第25-27页
    3.1.4 命名实体标注第27页
  3.2 案情关键词提取第27-33页
    3.2.1 基于TF-IDF的关键词提取第27-29页
    3.2.2 基于TextRank的关键词提取第29-31页
    3.2.3 改进TextRank图模型第31-32页
    3.2.4 案情关键词提取实验第32-33页
  3.3 案情分析效果展示第33-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第4章 案情相关词扩展第36-51页
  4.1 查询扩展第36页
  4.2 基于How Net的关键词扩展第36-40页
    4.2.1 HowNet第36-38页
    4.2.2 基于HowNet的词语相似度计算第38-40页
  4.3 基于神经网络的关键词扩展第40-46页
    4.3.1 词向量和语言模型第40-42页
    4.3.2 神经网络语言模型第42-44页
    4.3.3 CBOW模型和Skip-gram模型第44-45页
    4.3.4 训练词向量第45-46页
  4.4 案情相关词扩展第46-49页
    4.4.1 基于HowNet的案情相关词扩展第46-47页
    4.4.2 基于词向量的案情相关词扩展第47-48页
    4.4.3 案情相关词扩展第48-49页
  4.5 本章小结第49-51页
第5章 检索评分排序研究第51-57页
  5.1 LUCENE框架分析第51-53页
  5.2 LUCENE索引结构第53-54页
  5.3 LUCENE排序策略第54-55页
    5.3.1 LUCENE排序原理第54页
    5.3.2 LUCENE评分机制第54-55页
  5.4 改进扩展关键词检索排序第55-56页
  5.5 本章小结第56-57页
第6章 系统设计与实现第57-69页
  6.1 需求分析第57页
  6.2 系统设计第57-61页
    6.2.1 法律检索系统架构第57-59页
    6.2.2 法律系统功能模块设计第59-61页
  6.3 系统实现第61-64页
    6.3.1 开发平台与运行环境第61-62页
    6.3.2 检索系统展示第62-64页
  6.4 结果分析与测试第64-68页
    6.4.1 测试评价指标第64-65页
    6.4.2 测试过程和结果分析第65-68页
  6.5 本章小结第68-69页
第7章 总结与展望第69-71页
  7.1 总结第69-70页
  7.2 展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻读学位期间的研究成果第75页

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