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J-GLOBAL ID：201902231399215979   整理番号：19A1989407

意味駆動の司法文書学習分類手法【JST・京大機械翻訳】

Semantic-driven learning and classification method of judicial documents

著者 (2件)： Ma Jiangang (中国人民大学法学院,北京100872;国家検察官学院,北京102206;河南省人民検察院,鄭州450004) ,  Ma Yinglong (華北電力大学控制与計算机工程学院,北京,102206)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 39  号： 6  ページ： 1696-1700  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 海量の司法文書に基づく効率的な司法文書分類は、現在の司法知能化応用、例えば、類案推送、文書検索、判決予測と量刑補助などに役立つ。汎用分野向けのテキスト分類方法は,司法領域テキストの複雑な構造と知識意味論を考慮していないため,司法テキスト分類の効率が低い。この問題に照準を定めて,意味論的駆動方式を提案して,分類法文書を学習した。まず第一に,文書レベルの意味論を明示的に表現するために,司法領域向けの領域知識モデルを提案して,次に,このモデルに基づいて,対応する領域知識を抽出して,最後に,図長短期記憶モデル(GraphLSTM)を用いて,司法文書を訓練して分類した。実験結果は,提案した方式が,精度と想起率において,従来の長い短期記憶(LSTM)モデル,マルチクラス論理回帰,およびサポートベクトルマシン(SVM)より優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  文献検索 ,  海洋 ,  モデル ,  サポートベクトルマシン ,  ドメイン知識 ,  予測 ,  意味論
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  テキスト ,  テキスト分類 ,  判決 ,  知能化 ,  文書分類 ,  *司法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 意味 ,  司法 ,  文書 ,  学習 ,  分類 ,  手法