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公开(公告)号:CN114220112B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202111544385.4
申请日:2021-12-16
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V30/414 , G06V30/413 , G06N3/044 , G06F40/295 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向人物名片的任职关系抽取方法,包括以下步骤:步骤1、获得人物名片图片,并对人物名片图片进行预处理;步骤2、对预处理后的人物名片图片中的文字进行提取,得到文字区域;步骤3、识别出文字区域中的三种实体,三种实体包括人名、工作单位和职位;步骤4、对步骤3中识别出的人名、工作单位和职位进行修正;步骤5、根据修正后的人名、工作单位和职位,形成用于表达任职关系的三元组并存储在电子名片数据库。本发明还公开了一种面向人物名片的任职关系抽取系统,本发明从而实现对名片的任职关系自动录入与存储,对人脉关系进行扩充和管理。
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公开(公告)号:CN113688635A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111019717.7
申请日:2021-09-01
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于语义相似度的类案推荐方法,具体如下:1,获得法律文书,得到案件文本;2,将预处理后的案件文本划分,形成案件样本集合;3,用案件样本集合训练文本分类模型;4,计算案件样本集合中两个案件文本的事实描述的语义相似度,从而生成语义相似度样本集合;5,采用语义相似度样本集合训练语义相似度计算模型;6,获得用户输入的查询文本,进行预处理;7,使用步骤3中的文本分类模型对预处理后的查询文本进行分类;8,根据步骤7的分类结果,使用步骤5生成的模型计算查询文本与对应类别中的案件文本的相似度,并推荐相似度数值最高的若干案件文本。本方法能够在没有法律专家知识的情况下有效地查询相似案件。
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公开(公告)号:CN114220112A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111544385.4
申请日:2021-12-16
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V30/414 , G06V30/413 , G06N3/04 , G06F40/295 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种面向人物名片的任职关系抽取方法,包括以下步骤:步骤1、获得人物名片图片,并对人物名片图片进行预处理;步骤2、对预处理后的人物名片图片中的文字进行提取,得到文字区域;步骤3、识别出文字区域中的三种实体,三种实体包括人名、工作单位和职位;步骤4、对步骤3中识别出的人名、工作单位和职位进行修正;步骤5、根据修正后的人名、工作单位和职位,形成用于表达任职关系的三元组并存储在电子名片数据库。本发明还公开了一种面向人物名片的任职关系抽取系统,本发明从而实现对名片的任职关系自动录入与存储,对人脉关系进行扩充和管理。
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