近年來(lái),人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展,正在慢慢改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式。中國(guó)正致力于高質(zhì)量發(fā)展,通過(guò)人工智能提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展智能化水平,有效增強(qiáng)公共服務(wù)和城市管理能力。與此同時(shí),最高人民法院也在大力推廣“智慧法院”建設(shè),旨在利用互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿信息化技術(shù),進(jìn)一步提高審判系統(tǒng)的智能化水平。法條推薦技術(shù)是智能審判的重要組成部分,因?yàn)榉l是案件審判結(jié)果的依據(jù)。如果能正確地預(yù)測(cè)法條,那么就能在某種程度上預(yù)知案件審判的走向。此外,參與法律案件的各個(gè)角色都能從法條推薦中獲益。它可以幫助法官更高效地處理案件;它也可以幫助律師找到更有力的論點(diǎn)來(lái)更好地為當(dāng)事人進(jìn)行辯護(hù);對(duì)于缺乏法律知識(shí)的案件當(dāng)事人,如果沒有專業(yè)人士的幫助,他們很難得知是否存在合適的法條來(lái)維護(hù)他們的權(quán)益,而從律所咨詢需要大量的時(shí)間和金錢,一個(gè)能夠正確預(yù)測(cè)法條的系統(tǒng)能夠解決他們的難題。通過(guò)分析案件信息與法條間的關(guān)系,本文提出了一種綜合協(xié)同過(guò)濾和文本相關(guān)性的法條智能推薦技術(shù)。為了供沒有法律背景的人使用,本方法選取當(dāng)事人用自然語(yǔ)言描述的案件基本情況作為輸入,適用案件的法條作為輸出。本方法主要由六個(gè)步驟組成,具體為法條庫(kù)搭建、案件庫(kù)導(dǎo)... 

【文章來(lái)源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２二維空間ｋｄ樹構(gòu)造示例圖??ｋｄ樹搜索的平均時(shí)間復(fù)雜度是Ｏ（ｌｏｇＮ），Ｎ為實(shí)例數(shù)

第二章相關(guān)背景知識(shí)??［Ｆｕｋｕｓｈｉｍａｅｔａｌ．，１９８２］。有效卷積不對(duì)輸入進(jìn)行零填充，輸出層維度為（輸入層??維度－卷積核大�。保�，如圖２．５所示。???！?：?Ｉ????圖２．５有效卷積示意圖??相同卷積的輸入和輸出具有相同的維度，當(dāng)邊緣的輸入值不足時(shí)，進(jìn)行零填??充，填充個(gè)數(shù)為（卷積核大�。保鐖D２．６所示，灰色部分為填充元素。??ｎＰＳＦ＾ｎｎｎｎｎｎ］＿ｒ＾ｎｎ??￣?一￣??ＲｎｒｕｎＭｎｎｎｎｎｎＭｒＴｉｉ＾??ＺＪｌｊＵＬＩ＾Ｚ＾！＿！□□□�。撸龋撸椋眨眨酰茫�??圖２．６相同卷積示意圖??全卷積保證每個(gè)元素都進(jìn)行了相同的ｍ次運(yùn)算，ｍ為卷積核大小。輸出層維??度為（輸入層維度＋卷積核大�。保Ａ闾畛鋾�(huì)導(dǎo)致兩端元素比中間元素影響小，可??能會(huì)引起邊界信息的丟失，如圖２．７所示。??ｎｎｎｎｎｒｒｎｎｎ＾ｎｎ＾ｎｉ?———ｎ￣￣］ｎ｜ｉｎＲＰｉｒｉ??�。撸撸海撸撸�；＿＿］Ｓ＿：?Ｉ＿：＿ｉ｜＿Ｉ?ｊ＿＿＿ｍ＿＿；＿＿：｜＿??圖２．７全卷積示意圖??２．３．２池化層??池化操作通常發(fā)生在卷積操作之后，對(duì)特征映射降維，有效減少后面網(wǎng)絡(luò)需??要的參數(shù)。池化操作使得ＣＮＮ具有平移不變性。當(dāng)輸入元素發(fā)生微小變化時(shí)，池??１１??

第二章相關(guān)背景知識(shí)??［Ｆｕｋｕｓｈｉｍａｅｔａｌ．，１９８２］。有效卷積不對(duì)輸入進(jìn)行零填充，輸出層維度為（輸入層??維度－卷積核大�。保鐖D２．５所示。???！?：?Ｉ????圖２．５有效卷積示意圖??相同卷積的輸入和輸出具有相同的維度，當(dāng)邊緣的輸入值不足時(shí)，進(jìn)行零填??充，填充個(gè)數(shù)為（卷積核大�。保鐖D２．６所示，灰色部分為填充元素。??ｎＰＳＦ＾ｎｎｎｎｎｎ］＿ｒ＾ｎｎ??￣?一￣??ＲｎｒｕｎＭｎｎｎｎｎｎＭｒＴｉｉ＾??ＺＪｌｊＵＬＩ＾Ｚ＾�。�！□□□！＿Ｈ＿ｉＵＵｕＣ］??圖２．６相同卷積示意圖??全卷積保證每個(gè)元素都進(jìn)行了相同的ｍ次運(yùn)算，ｍ為卷積核大小。輸出層維??度為（輸入層維度＋卷積核大小－１）。零填充會(huì)導(dǎo)致兩端元素比中間元素影響小，可??能會(huì)引起邊界信息的丟失，如圖２．７所示。??ｎｎｎｎｎｒｒｎｎｎ＾ｎｎ＾ｎｉ?———ｎ￣￣］ｎ｜ｉｎＲＰｉｒｉ??�。撸撸海撸撸�；＿＿］Ｓ＿：?Ｉ＿：＿ｉ｜＿Ｉ?ｊ＿＿＿ｍ＿＿；＿＿：｜＿??圖２．７全卷積示意圖??２．３．２池化層??池化操作通常發(fā)生在卷積操作之后，對(duì)特征映射降維，有效減少后面網(wǎng)絡(luò)需??要的參數(shù)。池化操作使得ＣＮＮ具有平移不變性。當(dāng)輸入元素發(fā)生微小變化時(shí)，池??１１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于表示學(xué)習(xí)的中文分詞算法探索[J]. 來(lái)斯惟,徐立恒,陳玉博,劉康,趙軍.  中文信息學(xué)報(bào). 2013(05)

碩士論文
[1]基于文本挖掘的律師推薦方法研究與應(yīng)用[D]. 梁楠.電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3237405