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一种面向案情的关键词提取方法及系统

摘要

本发明涉及一种面向案情的关键词提取方法,首先根据用于训练模型的案情描述获取用于训练模型的案情描述的词向量矩阵和词法特征矩阵;然后采用python库中的keras包,将用于训练模型的案情描述的词向量矩阵放入到一个keras的模型中去,用于训练模型的案情描述的词法特征矩阵也放入到一个keras中的模型中去,然后将两个模型利用keras中的merge功能,将两个模型合并为一个模型,然后将这个模型运用keras中的fit功能来训练模型;最后将待预测关键词的案情描述输入到模型中,进行关键词的提取,提取所需的关键词。利用本发明的这种方法可以大大提高关键词提取的准确性,并减少断案工作量。

著录项

  • 公开/公告号CN109145293B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国地质大学(武汉);

    申请/专利号CN201810883678.7

  • 申请日2018-08-06

  • 分类号G06F40/289(20200101);G06F40/253(20200101);G06F40/216(20200101);

  • 代理机构42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司;

  • 代理人邹桂敏

  • 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

  • 入库时间 2022-08-23 11:51:57

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