基于贝叶斯网络的裁判文书分类方法研究

发布时间：2025-05-11 06:24

　　在司法领域,向法务工作人员推荐相似裁判文书可以帮助其进行案件分析,理清争议焦点,协助纠纷双方客观分析现状,拉近双方的期望值,提高解决纠纷的质量和效率。如何快速而精准地从裁判文书中提取特征信息,并以此为基础高效地对文书进行分类是相似文书推荐的基础。裁判文书冗余信息过多,因而关键法律要素提取困难。同时,各法律要素间存在复杂的逻辑关系,相关性较强。本文针对裁判文书的特点,首先基于平均信息熵指标体系,提出了一种法律文书表现力评估方法,可有效过滤出现频度较高但主题表现力较差的法律要素,从而提高法律要素提取效果。其次,针对现有文本表示方法在逻辑关系表示上的不足,提出了一种民事判决书信息网络模型,从文法基本维度构造法律要素关联网络,为文本分类提供数据基础,并给出了该关联网络的构造算法。然后,针对传统文本向量化算法word2vec受上下文窗口大小所限,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于Network Embedding的关联特征提取算法,可有效发现法律要素之间的隐含逻辑关系,并给出了法律要素特征序列生成优化算法。最后,基于法律要素关联特征,设计并实现了两种贝叶斯网络结构学习方法,并在此基础上进行推理...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和目的
    1.2 研究现状
        1.2.1 信息提取方法研究现状
        1.2.2 文本分类方法研究现状
    1.3 本课题主要研究内容
    1.4 论文组织结构
第二章 相关技术概述
    2.1 裁判文书分析处理方法
        2.1.1 序列标注
        2.1.2 信息抽取
    2.2 Network Embedding方法
    2.3 贝叶斯网络结构及其推理模型
        2.3.1 贝叶斯网络结构学习
        2.3.2 贝叶斯网络参数学习
        2.3.3 贝叶斯网络联合树推理
    2.4 本章小结
第三章 基于贝叶斯网络的裁判文书分类方法
    3.1 裁判文书分类问题概述
    3.2 基于贝叶斯网络的裁判文书分类方法
    3.3 本章小结
第四章 基于异构信息网络的法律要素关系建模
    4.1 法律要素定义
    4.2 法律要素提取
        4.2.1 文本预处理
        4.2.2 法律要素权重计算
    4.3 法律要素关系图的构建方法
    4.4 本章小结
第五章 基于Network Embedding的关联特征提取方法
    5.1 法律要素关联特征简述
    5.2 基于Node2vec的关联特征提取方法
    5.3 基于法律要素权重游走的关联特征提取方法
    5.4 本章小结
第六章 裁判文书贝叶斯网络结构学习方法
    6.1 基于法律要素关系图的结构学习方法
    6.2 基于关联特征的贝叶斯网络结构学习方法
    6.3 本章小结
第七章 实验结果及分析
    7.1 实验设置
    7.2 Embedding方法优化对比实验结果分析
    7.3 贝叶斯网络结构学习方法对比实验结果分析
    7.4 裁判文书分类算法对比实验结果分析
    7.5 本章小结
第八章 总结与展望
致谢
参考文献



本文编号：4044986