隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和人民法律服務(wù)需求的增大,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于法律服務(wù)領(lǐng)域,構(gòu)建高度智能化的法律咨詢和服務(wù)系統(tǒng),對(duì)于人們獲取更為便利和快速的法律服務(wù),節(jié)省在法律服務(wù)體系中的人力資源投入具有重要意義。其中,對(duì)于法律咨詢用戶意圖的理解和識(shí)別是其重要組成部分。準(zhǔn)確的用戶意圖理解和識(shí)別可以通過確定反饋類別來提供約束條件,縮小檢索范圍,對(duì)于后期任務(wù)中更為精確的信息檢索和結(jié)果反饋起到了非常關(guān)鍵的作用。本文主要研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的法律咨詢用戶意圖理解和識(shí)別,研究主要從用戶法律咨詢文本數(shù)據(jù)建模和形式化表示、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的法律咨詢用戶意圖理解算法研究,以及基于多義詞詞向量模型的法律咨詢用戶意圖理解算法研究三部分展開。用戶咨詢文本數(shù)據(jù)建模和形式化表示主要是對(duì)用戶咨詢數(shù)據(jù)進(jìn)行文本建模,進(jìn)行形式化的表示,主要包括數(shù)據(jù)集獲取、文本預(yù)處理、以及詞向量訓(xùn)練,用戶咨詢數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為詞級(jí)別的分布式表示,為后續(xù)意圖理解任務(wù)的進(jìn)行提供可計(jì)算的輸入形式。在基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的法律咨詢用戶意圖理解算法的研究中,本文提出了一種基于注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶意圖理解模型,其中,注意力機(jī)制基于縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制,并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本特征提取,然后通過多層線性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征分布擬合,最后通過softmax層輸出在各個(gè)類別的概率。在本文的實(shí)驗(yàn)中,此模型在用戶法律咨詢數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率相比softmax回歸分類器和TextCnn文本分類模型都有所提高,其中相對(duì)softmax回歸分類器其準(zhǔn)確率提高了2.29%。在基于面向多義詞的詞向量模型的法律咨詢用戶意圖理解算法研究中,本文主要對(duì)ELMo語言模型、Bert語言模型和FastText分類模型中的多義詞語義獲取原理進(jìn)行了分析,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行用戶意圖理解算法的研究。實(shí)驗(yàn)證明,基于Bert的法律咨詢用戶意圖理解模型的查準(zhǔn)率和召回率比較高,為79.84%。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：D926;TP183
【部分圖文】：

圖 3-1 Scrapy 爬蟲框架基本架構(gòu)本流程如圖 3-2 所示，在 Scrapy 中，下載器負(fù)責(zé)向網(wǎng)絡(luò)并獲取服務(wù)器相應(yīng)內(nèi)容；Spiders 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理和保存，對(duì)獲取的需繼續(xù)爬取的 URL，交給調(diào)發(fā)送獲取服務(wù)器響應(yīng)內(nèi)容解析數(shù)據(jù) 保存數(shù)圖 3-2 爬蟲一般流程用 Scrapy 框架采集實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù)集，通過分析網(wǎng)站源碼爬取內(nèi)容的 url 等信息，配置 Scrapy 框架，并對(duì)爬取內(nèi)便后續(xù)的分析、篩選和整理。據(jù)爬取采集基于 Scrapy 爬蟲框架，爬取 12348 中國法律服務(wù)網(wǎng)

ReLU函數(shù)圖形

x_1 x_2 x_3 ...x_n均值全連接層Softmax回歸輸出每個(gè)類別的概率權(quán)值更新圖 4-6 Linear-softmax 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)x_1 x_2 x_3 ...x_n均值多層感知器網(wǎng)絡(luò)Softmax回歸輸出每個(gè)類別的概率權(quán)值更新圖 4-7 Linear-N 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

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本文編號(hào)：2818821