基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取

摘要：

针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题,提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型.该模型借鉴信息抽取技术,通过构建关键要素标注集并建成语料库,设计不同的特征模板,充分结合交通肇事领域诉讼案件的文本特点,考虑窗口长度以及不同特征的选择和组合,基于PyCharm平台对交通肇事诉讼案件进行训练测试.实验结果表明,最优的特征模板能以80.15％的F1值抽取交通肇事诉讼案件中的关键要素,且不同的分词工具对关键要素识别结果有影响.并且提出的模型为快速正确地给出公平公正的裁判结果作了有效的探索和尝试.

关键词：诉讼案件、CRF、关键要素、特征模板

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省研究生创新项目;山西省应用基础研究计划青年科技研究基金资助项目

在线出版日期：2021-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81