基于层次多标签分类的适用法律识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3 论文组织 | 第14-15页 |
| 第二章 文本挖掘技术 | 第15-22页 |
| 2.1 文本挖掘概述 | 第15-16页 |
| 2.2 文本表示 | 第16-17页 |
| 2.2.1 文本表示模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 特征权重计算 | 第17页 |
| 2.3 特征选择 | 第17-20页 |
| 2.3.1 文档频率 | 第18页 |
| 2.3.2 互信息 | 第18-19页 |
| 2.3.3 信息增益 | 第19-20页 |
| 2.3.4 卡方统计 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 层次多标签分类 | 第22-34页 |
| 3.1 多标签分类 | 第22-24页 |
| 3.2 问题定义 | 第24-27页 |
| 3.3 学习算法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 局部算法 | 第27-29页 |
| 3.3.2 全局算法 | 第29-31页 |
| 3.4 评价指标 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 Lazy-HMC层次多标签分类算法 | 第34-43页 |
| 4.1 问题描述 | 第34页 |
| 4.2 算法框架 | 第34-37页 |
| 4.3 关键步骤 | 第37-41页 |
| 4.3.1 标签扩展过程 | 第37-38页 |
| 4.3.2 样本权重策略 | 第38-40页 |
| 4.3.3 类别标签预测 | 第40-41页 |
| 4.4 算法分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 案件适用法律自动识别 | 第43-61页 |
| 5.1 系统框架 | 第43-44页 |
| 5.2 实验数据 | 第44-52页 |
| 5.2.1 裁判文书获取 | 第44-45页 |
| 5.2.2 裁判文书预处理 | 第45-47页 |
| 5.2.3 适用法律处理 | 第47-50页 |
| 5.2.4 案件事实处理 | 第50-52页 |
| 5.3 评价指标 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第53-60页 |
| 5.4.1 Lazy-HMC算法预测性能 | 第54-59页 |
| 5.4.2 与现有算法对比 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 改进方向 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 简历与科研成果 | 第67-68页 |
