裁判文书检索与推荐系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,MVC,Spring,Elasticsearch,LDA的论文, 主要内容为近些年来,随着互联网科技的快速发展,推进法院信息化的建设工作也被纳入战略部署。伴随着数据以指数级别的速度累积增长,以及大数据技术的日渐成熟,基于司法大数据的一系列研究都相继展开。裁判文书是诉讼活动结果的载体,记载着人民法院审理过程和结果,也是开展法院大数据研究工作的重要基础。在人工智能的研究背景下,任何实验的研究与验证都离不开大量有效文书数据的支持。对此,通过裁判文书检索与推荐系统筛选出相关性文书集数据是开展一系列研究的重要前提与基础。本文基于裁判文书的检索方式,设计并实现了裁判文书检索与推荐系统。系统分为四个功能模块,包括有文书处理模块、文书管理模块、文书检索模块以及文书推荐模块。其中前两个功能模块主要针对文书数据进行处理,包括文书解析,将xml文书转换成对应的doc文书,构建文书索引以及文书信息的更新。后面两个功能模块主要是实现用户的功能性需求,能够根据文书条件以及文书内容进行检索并推荐相似的文书。在内容结构上,本文首先介绍了裁判文书检索与推荐系统的项目背景,阐述了本文的主要工作,从宏观上对本文的组织结构进行了介绍。紧接着介绍了本系统所使用的相关主流技术,包括MVC的设计思想、Spring、Spring MVC、Elasticsearch搜索引擎以及LDA主题模型。然后通过对项目功能需求的分析,介绍了系统相关模块与数据库的设计,并且通过相关视图分析了系统的架构设计。接着基于系统的需求分析以及总体设计,重点讲述了四个功能模块的具体实现方案以及相关的实现效果。最后对系统进行性能测试,确保用户操作的响应时间在规定需求以内。
基于XGBoost的律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,律师特征,构建数据集,XGBoost,推荐系统的论文, 主要内容为随着我国法制化进程的不断深入,人们对于自身合法权益的保护也日益重视。当个人权益受到侵害时,往往会寻求律师提供法律服务。然而,虽然互联网上存有海量律师信息,但由于法律是一个高度专业化的领域,普通公众很难准确评估律师的专业水平。因此,设计一套科学、高效、可靠的律师推荐系统对于公众明智地选择律师、提升律师行业的专业素质,并加强司法公正具有深远的意义。本文设计并实现了一种基于XGBoost的律师推荐系统,论文首先详细叙述了采集裁判文书数据和提取法律特征的过程。通过分析目标网站的请求原理和利用多线程技术,该系统实现了数据的高效采集和存储。在法律专家的协助下,论文科学地设计了法律特征,并利用自然语言处理技术对文书进行了数据清洗和特征提取的工作。其次,论文结合法律专家的知识、经验构建数据集,对法律特征数据进行特征工程作为数据集的特征,提出了专家打分方案来设计数据集的标签。进而利用XGBoost算法进行模型的训练,实验表明了基于该算法的律师能力预测模型的性能优越性。最后,论文详细阐述了律师推荐系统的设计和实现。根据用户在前端网页输入的法律需求,系统能够借助预测模型推荐一批诉讼能力优秀的律师,为用户提供高效、准确的律师推荐服务。经过实际运行结果的验证,本系统为衡量律师办案能力提供了一种全新的解决方案,能够更有效地为用户提供优质的律师推荐服务。这一成果不仅提升了机器学习在律师推荐领域的应用水平,也为相关研究提供了重要的参考和借鉴。
裁判文书解析系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,MVC模式,Spring框架,Hibernate框架,JQuery框架的论文, 主要内容为随着我国司法改革的稳步推进,司法审判信息公开的日益深化,法院裁判文书网上公开已经日趋完善。裁判文书解析系统的建设,整合了现有法院裁判文书信息资源,并对文书做解析处理,将文书的非结构化信息转化成有意义的结构化数据,并且通过对其中与案件相关的重要信息提取、对比和回填,实现对于审判系统数据的补充和订正,也为法院系统大数据分析提供裁判文书方面的数据支持。鉴于目前未专门针对裁判文书建立解析系统,法院司法人员从文书中获取案件详细信息主要依靠人工阅读,对文书的案件信息提取效率会很低,工作成本较高。因此,为解决上述问题,我们基于B/S模式开发了法院裁判文书解析系统。本系统基于MVC设计模式思想,运用了 JavaEE体系结构,整合了 Spring框架、Hibernate框架、JQuery框架等先进的技术方法。本文就法院裁判文书解析系统的设计与实现,阐述了以下内容:(1)详细描述了本系统采用的MVC设计模式、Spring框架、Hibernate框架、JQuery框架等技术,分析了所使用技术的核心理念和优缺点。(2)介绍了系统的总体规划与需求,并按着这些需求与规划进行了模块的划分,最后着重描述了系统的总体架构。(3)基于对系统需求分析和总体设计,详细描述了文书信息解析、文书信息回填、典型案由的文书细项提取等具有代表性的项目模块的实现。
基于裁判文书的律师推荐系统的研究与实现
这是一篇关于裁判文书,律师画像,律师推荐,推荐系统,模糊层次分析法的论文, 主要内容为随着我国法制化进程的不断深入,社会公众对自身的合法权益也日益重视。当自身的合法权益受到侵害时,一般选择向律师寻求司法援助。尽管随着信息技术的发展,更多的律师信息出现在互联网上,但是法律的专业性很强,社会公众难以判断律师执业能力。因此,建立律师和社会公众的司法援助服务桥梁是国家治理的重要组成部分,是目前律师行业亟待解决的问题,对于社会的科学治理具有重大意义。“中国裁判文书网”的开通为社会公众寻求司法援助提供了便利的条件,本文基于该网站公开的裁判文书,结合用户画像、深度学习、自然语言处理等技术,从律师画像模型的构建、律师推荐方法、律师推荐系统三个方面展开了基于裁判文书的律师推荐系统的研究。本文首先将用户画像技术与律师行业特点相结合,通过对律师画像维度的确定以及律师要素权重设置,构建了律师画像,并实现了律师画像的生成和管理;其次基于层次分析法和模糊综合评价法,并对模糊综合评价模型进入了深入的研究,分析了律师能力因子的权重,构建律师执业能力评估模型,利用卷积神经网络分别对用户需求、律师画像进行特征提取,完成了对律师推荐算法的设计与实验,使得改进后的推荐模型得到了改善;最后开发出了律师推荐系统原型,包括用户需求导入、律师画像展示、推荐律师结果展示、统计信息展示等功能模块,测试结果表明该系统能较准确地推荐律师。
基于XGBoost的律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,律师特征,构建数据集,XGBoost,推荐系统的论文, 主要内容为随着我国法制化进程的不断深入,人们对于自身合法权益的保护也日益重视。当个人权益受到侵害时,往往会寻求律师提供法律服务。然而,虽然互联网上存有海量律师信息,但由于法律是一个高度专业化的领域,普通公众很难准确评估律师的专业水平。因此,设计一套科学、高效、可靠的律师推荐系统对于公众明智地选择律师、提升律师行业的专业素质,并加强司法公正具有深远的意义。本文设计并实现了一种基于XGBoost的律师推荐系统,论文首先详细叙述了采集裁判文书数据和提取法律特征的过程。通过分析目标网站的请求原理和利用多线程技术,该系统实现了数据的高效采集和存储。在法律专家的协助下,论文科学地设计了法律特征,并利用自然语言处理技术对文书进行了数据清洗和特征提取的工作。其次,论文结合法律专家的知识、经验构建数据集,对法律特征数据进行特征工程作为数据集的特征,提出了专家打分方案来设计数据集的标签。进而利用XGBoost算法进行模型的训练,实验表明了基于该算法的律师能力预测模型的性能优越性。最后,论文详细阐述了律师推荐系统的设计和实现。根据用户在前端网页输入的法律需求,系统能够借助预测模型推荐一批诉讼能力优秀的律师,为用户提供高效、准确的律师推荐服务。经过实际运行结果的验证,本系统为衡量律师办案能力提供了一种全新的解决方案,能够更有效地为用户提供优质的律师推荐服务。这一成果不仅提升了机器学习在律师推荐领域的应用水平,也为相关研究提供了重要的参考和借鉴。
律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于律师推荐算法,裁判文书,关键信息提取技术,网络爬虫,J2EE架构,SOA架构的论文, 主要内容为随着我国依法治国进程的不断发展,人民的法律意识逐渐增强,在面对问题的时候更加愿意使用法律手段去维权,然而法律行业由于自身“门槛高”等特点,使得相对缺乏专业知识的老百姓在面对法律问题,需要律师帮助时,缺乏相关的依据,更多的是通过身边人的引荐,或者是随意性的选择律师。另外,司法部门在管理律师信息的同时,也需要对律师的业务能力进行评价,作为管理律师时需要的一项参考指标。我攻读硕士学位期间就读的华北计算技术研究所,对律师行业的综合管理系统具有一定的研发经验,计划对现有的律师管理系统进行升级改造,引入律师推荐功能。本文针对上述研究背景,设计并实现了律师推荐系统。主要进行了以下三个方面的研究:1.研究律师推荐算法,即分析不同的律师推荐算法并选择推荐效果最佳的算法作为系统的推荐依据;2.构建裁判文书数据集,即从互联网上获取裁判文书,使用相关的文本预处理技术和关键信息提取技术,从裁判文书中获取关键信息并存储;3.设计并且实现系统,从多个角度设计律师推荐系统并且实现,经过测试,系统通过了功能测试和性能测试,可以相对准确、有效的为老百姓推荐合适的律师。
基于XGBoost的律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,律师特征,构建数据集,XGBoost,推荐系统的论文, 主要内容为随着我国法制化进程的不断深入,人们对于自身合法权益的保护也日益重视。当个人权益受到侵害时,往往会寻求律师提供法律服务。然而,虽然互联网上存有海量律师信息,但由于法律是一个高度专业化的领域,普通公众很难准确评估律师的专业水平。因此,设计一套科学、高效、可靠的律师推荐系统对于公众明智地选择律师、提升律师行业的专业素质,并加强司法公正具有深远的意义。本文设计并实现了一种基于XGBoost的律师推荐系统,论文首先详细叙述了采集裁判文书数据和提取法律特征的过程。通过分析目标网站的请求原理和利用多线程技术,该系统实现了数据的高效采集和存储。在法律专家的协助下,论文科学地设计了法律特征,并利用自然语言处理技术对文书进行了数据清洗和特征提取的工作。其次,论文结合法律专家的知识、经验构建数据集,对法律特征数据进行特征工程作为数据集的特征,提出了专家打分方案来设计数据集的标签。进而利用XGBoost算法进行模型的训练,实验表明了基于该算法的律师能力预测模型的性能优越性。最后,论文详细阐述了律师推荐系统的设计和实现。根据用户在前端网页输入的法律需求,系统能够借助预测模型推荐一批诉讼能力优秀的律师,为用户提供高效、准确的律师推荐服务。经过实际运行结果的验证,本系统为衡量律师办案能力提供了一种全新的解决方案,能够更有效地为用户提供优质的律师推荐服务。这一成果不仅提升了机器学习在律师推荐领域的应用水平,也为相关研究提供了重要的参考和借鉴。
律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于律师推荐算法,裁判文书,关键信息提取技术,网络爬虫,J2EE架构,SOA架构的论文, 主要内容为随着我国依法治国进程的不断发展,人民的法律意识逐渐增强,在面对问题的时候更加愿意使用法律手段去维权,然而法律行业由于自身“门槛高”等特点,使得相对缺乏专业知识的老百姓在面对法律问题,需要律师帮助时,缺乏相关的依据,更多的是通过身边人的引荐,或者是随意性的选择律师。另外,司法部门在管理律师信息的同时,也需要对律师的业务能力进行评价,作为管理律师时需要的一项参考指标。我攻读硕士学位期间就读的华北计算技术研究所,对律师行业的综合管理系统具有一定的研发经验,计划对现有的律师管理系统进行升级改造,引入律师推荐功能。本文针对上述研究背景,设计并实现了律师推荐系统。主要进行了以下三个方面的研究:1.研究律师推荐算法,即分析不同的律师推荐算法并选择推荐效果最佳的算法作为系统的推荐依据;2.构建裁判文书数据集,即从互联网上获取裁判文书,使用相关的文本预处理技术和关键信息提取技术,从裁判文书中获取关键信息并存储;3.设计并且实现系统,从多个角度设计律师推荐系统并且实现,经过测试,系统通过了功能测试和性能测试,可以相对准确、有效的为老百姓推荐合适的律师。
面向法院裁判文书的质量检测技术研究
这是一篇关于裁判文书,质量检测,说理质量,自然语言处理的论文, 主要内容为随着裁判文书网上公开政策的逐步落实,裁判文书质量问题渐渐成为了司法工作者们十分关注的重要课题。传统司法界工作者为了保障公开的裁判文书撰写质量往往需要人工对裁判文书进行审阅和校对,然而在法院案多人少的背景下,人工审阅十分耗费人力同时效果良莠不齐。随着国家司法信息化建设进程的不断推进,部分学者展开了针对裁判文书质量检测问题的研究工作,但之前的研究往往集中在泛用的字词校对等等技术而没有深入司法业务实践,没有对司法工作实践中最关注的裁判文书的规范性和说理质量的检测技术展开研究。本文针对领域研究的不足,应用规则、正则匹配等基础技术对裁判文书规范性检测方面的篇章结构划分、篇章结构规范性、语句规范性及法条引用规范性三个方面共19个检测项目展开了研究。同时本文对更为深入的裁判文书说理质量检测,首先量化定义了裁判文书说理全面性检测和裁判文书说理法律依据准确性检测两方面问题。并提出了应用XGBoost算法建模解决裁判文书说理全面性检测问题的技术,以及利用深度残差网络将裁判文书说理法律依据准确性问题建模为一个多标签文本分类问题,并通过引入案由信息来捕捉标签间关系的方式提升模型效果的说理法律依据准确性检测技术。同时本文通过多组对比实验对提出的裁判文书规范性和说理质量检测技术的效果进行了测试和验证,最终在多个规范性检测点上取得了超过85%的F1值的效果。同时在裁判文书说理全面性检测的判决回应诉讼请求问题上达到了88.26%的F1值,在数据集更不均衡、问题更复杂的理由与裁判依据回应诉讼请求问题上达到了81.41%F1值的效果。而对裁判文书说理法律依据准确性检查在28万份民事裁判文书数据集上进行训练和测试的实验效果达到了83.3%的宏平均F1值和82.5%的微平均F1值。最后本文利用PyQt5框架设计并实现了面向桌面应用的裁判文书质量检测系统,并利用Django设计了基于B\S架构的裁判文书质量检测Web系统,对本文研究的技术进行了有机整合。
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