基于法院判决文书的法律知识图谱构建和补全

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由于法律领域知识图谱专业性强、结构复杂,而现有的关系抽取方法因各个领域的需求和术语不同,无法适用于法律领域知识图谱的构建和补全。首先,提出了基于StanfordNLP关系抽取机制的法律知识图谱构建方法;然后,构建基于设置谓语导向词的深度学习模型对法律知识图谱进行补全;最后,选用典型案例(伪卡盗刷判决书)作为文本对象验证模型的可行性。与其他知识图谱补全模型相比,本模型的准确率达到95%以上。基于谓语导向词的深度学习模型综合了自动构建和人工参与,提高了关系抽取的准确率和补全的效率,能最大程度挖掘判决书文本中的
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目的分析关节镜下自体韧带“8”字固定法重建后交叉韧带胫骨止点撕脱骨折的临床疗效。方法回顾性分析2013年1月至2017年6月广州市花都区人民医院收治纳入研究的后交叉韧带胫骨止点撕脱骨折病人17例,均行关节镜下后交叉韧带胫骨止点撕脱骨折自体半腱肌重建术,对比病人术前、术后VAS疼痛评分、IKDS膝关节评分、病人满意度。结果病人随访31个月,时间范围为11~39个月,术后末次随访病人膝关节活动度较术前明显增加[(133.24±3.01)°比(36.29±2.82)°],视觉模拟(VAS)疼痛评分[(1.12±
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