【摘 要】
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从法律法规中自动抽取涉案财物处置关系并构建知识库,对司法实践中涉案财物的智能管理有着重要意义.但该场景下训练语料少且单一以及抽取准确率要求高,机器学习的关系抽取方法不适用.针对这个问题,基于模板匹配的关系抽取思想,结合模糊逻辑机制,研究了一种适用于涉案财物关系抽取的方法.该方法考虑了涉案财物知识库的实际需求,在传统三元组关系的基础上增加了二元属性,扩充为五元组关系模式,从不同维度设计了三个抽取模板,并借助模糊逻辑对抽取的结果进行评判,竞争出效果较优的五元组关系,为涉案财物知识库的构建提供了支持.
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0832300,2018YFC0832303)。
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从法律法规中自动抽取涉案财物处置关系并构建知识库,对司法实践中涉案财物的智能管理有着重要意义.但该场景下训练语料少且单一以及抽取准确率要求高,机器学习的关系抽取方法不适用.针对这个问题,基于模板匹配的关系抽取思想,结合模糊逻辑机制,研究了一种适用于涉案财物关系抽取的方法.该方法考虑了涉案财物知识库的实际需求,在传统三元组关系的基础上增加了二元属性,扩充为五元组关系模式,从不同维度设计了三个抽取模板,并借助模糊逻辑对抽取的结果进行评判,竞争出效果较优的五元组关系,为涉案财物知识库的构建提供了支持.
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