司法领域知识图谱构建及推荐应用的研究与实现

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司法领域知识图谱构建及推荐应用的研究与实现

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司法领域知识图谱构建及推荐应用的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11页
1.2 相关技术研究现状	第11-14页
1.2.1 司法智能审判中的常用预测算法	第12页
1.2.2 注意力机制在司法智能审判中的发展	第12-13页
1.2.3 结合知识图谱推荐的常用模型结构	第13-14页
1.3 研究内容	第14-15页
1.3.1 基于司法图谱的罪名预测算法研究	第14页
1.3.2 司法领域基于多维度的文本特征抽取算法研究	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-16页
1.5 本章小结	第16-17页
第二章相关技术和相关概念	第17-26页
2.1 深度学习	第17-18页
2.2 文本表示方法	第18-22页
2.2.1 基于向量空间的表示方法	第18页
2.2.2 基于主题模型的表示方法	第18-19页
2.2.3 基于神经网络的表示方法	第19-22页
2.3 注意力机制	第22-23页
2.3.1 注意力机制原理	第22-23页
2.3.2 注意力机制分类	第23页
2.4 知识图谱构建方法	第23-25页
2.4.1 实体相关构建方法	第24页
2.4.2 关系相关构建方法	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于司法图谱的罪名预测算法研究	第26-36页
3.1 引言	第26-27页
3.2 模型和算法	第27-30页
3.2.1 问题定义描述	第28页
3.2.2 司法图谱构建	第28-29页
3.2.3 基于注意力机制的罪名预测模型	第29-30页
3.2.4 学习和预测	第30页
3.3 实验设置	第30-32页
3.3.1 数据集介绍	第30-31页
3.3.2 基线模型介绍	第31页
3.3.3 评估指标	第31-32页
3.3.4 实验细节	第32页
3.4 实验结果	第32-33页
3.5 分析与讨论	第33-35页
3.5.1 消融测试	第33-34页
3.5.2 案例研究	第34-35页
3.6 本章小结	第35-36页
第四章司法领域基于多维度的文本特征抽取算法研究	第36-48页
4.1 引言	第36-37页
4.2 模型和算法	第37-39页
4.2.1 基于多维度的特征抽取模块	第37-38页
4.2.2 k-max池化层	第38-39页
4.2.3 学习和预测	第39页
4.3 实验设置	第39-42页
4.3.1 问题定义	第40页
4.3.2 数据集介绍	第40页
4.3.3 基线模型介绍	第40-41页
4.3.4 评估指标	第41-42页
4.3.5 实验细节	第42页
4.4 实验结果	第42-43页
4.5 分析与讨论	第43-47页
4.5.1 消融测试	第43-45页
4.5.2 司法预测任务测试	第45-47页
4.6 本章小结	第47-48页
第五章原型系统设计与实现	第48-62页
5.1 引言	第48页
5.2 需求分析	第48-49页
5.3 系统设计	第49-57页
5.3.1 整体架构设计	第49-50页
5.3.2 系统模块设计	第50-51页
5.3.3 系统司法预测流程设计	第51-52页
5.3.4 系统功能模块设计	第52-57页
5.4 系统功能测试	第57-61页
5.4.1 司法智能审判功能测试	第57-60页
5.4.2 司法图谱可视化功能测试	第60-61页
5.5 本章小结	第61-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 工作总结	第62页
6.2 工作展望	第62-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70-71页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第71页

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