公开(公告)号：CN118917306A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411026092.0

申请日：2024-07-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王芸芸 ,  张菠 ,  王飞 ,  孙开伟

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/289 ,  G06F40/126 ,  G06F40/30 ,  G06F16/36 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00 ,  G06N5/022 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明属于文本处理技术领域，特别涉及一种基于全局指针的法律文书敏感关系识别方法，包括对法律文书数据进行分句处理，并对每一条文本进行实体关系抽取得到实体关系数据；对实体关系数据进行预处理和增强处理得到增强数据；采用数据加载器处理增强数据得到标准数据用于预训练BERT模型；将BERT模型参数作为GPLinker模型的初始参数，采用预训练的BERT模型编码标准数据去训练GPLinker模型；将BERT模型与GPLinker模型构建法律文书敏感关系识别模型；对法律文书敏感关系识别模型进行五折交叉验证得到最优模型，采用最优模型进行识别；本发明能够实现自动化地从大量法律文书中精准提取实体关系。