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一种基于LDA主题模型的司法案例筛选方法

摘要

本发明提出了一种基于LDA的法院类案推荐方法,为法律人员高效推荐类案以供参考分析,帮助在疑难案件上提供新的解决途径,也能够统一司法裁判尺度,避免司法裁判不公。该发明的主要创新在于(1)对案例文书进行语句清洗,提取关键词;(2)对关键词列表构建文本矩阵进行聚类;(3)将LDA和余弦相似度相结合的方法高效筛选最佳类案。本发明最终基于LDA开发的类案推荐,帮助法律工作人员快速高效分析案例并作出准确裁判。

著录项

  • 公开/公告号CN111858842A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201910352429.X

  • 发明设计人 何铁科;许金;严格;

    申请日2019-04-26

  • 分类号G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06F40/284(20200101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/18(20120101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号南京大学软件学院923

  • 入库时间 2023-06-19 08:42:38

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