基于多模态的裁判文书推荐算法研究与应用
这是一篇关于多模态特征,特征提取,特征融合,裁判文书推荐的论文, 主要内容为随着大数据与人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到法律领域已受到越来越多的关注,利用已有的裁判文书信息进行类案推送,已经成为统一裁判尺度、推进司法公正、以及量刑规范化的重要手段。但是,现有的裁判文书推荐系统不能有效利用文本的多模态信息,忽视了不同模态特征之间的互补性优势,导致推荐效果不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐算法。首先,对裁判文书数据进行预处理,并分别提取裁判文书的多模态特征。其次,为了实现多模态特征的融合,本文提出一种基于深度神经网络的多模态深度融合方法,结合分类交叉熵损失,学习裁判文书的高阶融合特征。最后,利用所学习的融合特征计算裁判文书之间的相似度,取相似度最高的Top-N推荐给用户。在此基础上,基于B/S架构,使用Vue.js、Spring boot、MySQL等技术,本文设计并实现了基于多模态特征的裁判文书推荐系统。针对用户需求,完成了对数据预处理模块、裁判文书管理模块、裁判文书推荐模块和用户信息管理模块四大模块功能的设计与实现。本文的主要工作是兼顾裁判文书的多模态特征之间优势互补的特性,实现裁判文书推荐。经过测试,本文实现的平台已经达到了设计的需求。相比已有的裁判文书推荐系统,使用本文提出的基于多模态特征融合的裁判文书推荐的算法能够有效融合裁判文书的多模态特征,使推荐结果更加准确,对于避免“类案不同判”现象,以及推广人工智能的方法在法律领域的应用具有重要的意义。
基于多模态的裁判文书推荐算法研究与应用
这是一篇关于多模态特征,特征提取,特征融合,裁判文书推荐的论文, 主要内容为随着大数据与人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到法律领域已受到越来越多的关注,利用已有的裁判文书信息进行类案推送,已经成为统一裁判尺度、推进司法公正、以及量刑规范化的重要手段。但是,现有的裁判文书推荐系统不能有效利用文本的多模态信息,忽视了不同模态特征之间的互补性优势,导致推荐效果不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐算法。首先,对裁判文书数据进行预处理,并分别提取裁判文书的多模态特征。其次,为了实现多模态特征的融合,本文提出一种基于深度神经网络的多模态深度融合方法,结合分类交叉熵损失,学习裁判文书的高阶融合特征。最后,利用所学习的融合特征计算裁判文书之间的相似度,取相似度最高的Top-N推荐给用户。在此基础上,基于B/S架构,使用Vue.js、Spring boot、MySQL等技术,本文设计并实现了基于多模态特征的裁判文书推荐系统。针对用户需求,完成了对数据预处理模块、裁判文书管理模块、裁判文书推荐模块和用户信息管理模块四大模块功能的设计与实现。本文的主要工作是兼顾裁判文书的多模态特征之间优势互补的特性,实现裁判文书推荐。经过测试,本文实现的平台已经达到了设计的需求。相比已有的裁判文书推荐系统,使用本文提出的基于多模态特征融合的裁判文书推荐的算法能够有效融合裁判文书的多模态特征,使推荐结果更加准确,对于避免“类案不同判”现象,以及推广人工智能的方法在法律领域的应用具有重要的意义。
基于多模态的裁判文书推荐算法研究与应用
这是一篇关于多模态特征,特征提取,特征融合,裁判文书推荐的论文, 主要内容为随着大数据与人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到法律领域已受到越来越多的关注,利用已有的裁判文书信息进行类案推送,已经成为统一裁判尺度、推进司法公正、以及量刑规范化的重要手段。但是,现有的裁判文书推荐系统不能有效利用文本的多模态信息,忽视了不同模态特征之间的互补性优势,导致推荐效果不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐算法。首先,对裁判文书数据进行预处理,并分别提取裁判文书的多模态特征。其次,为了实现多模态特征的融合,本文提出一种基于深度神经网络的多模态深度融合方法,结合分类交叉熵损失,学习裁判文书的高阶融合特征。最后,利用所学习的融合特征计算裁判文书之间的相似度,取相似度最高的Top-N推荐给用户。在此基础上,基于B/S架构,使用Vue.js、Spring boot、MySQL等技术,本文设计并实现了基于多模态特征的裁判文书推荐系统。针对用户需求,完成了对数据预处理模块、裁判文书管理模块、裁判文书推荐模块和用户信息管理模块四大模块功能的设计与实现。本文的主要工作是兼顾裁判文书的多模态特征之间优势互补的特性,实现裁判文书推荐。经过测试,本文实现的平台已经达到了设计的需求。相比已有的裁判文书推荐系统,使用本文提出的基于多模态特征融合的裁判文书推荐的算法能够有效融合裁判文书的多模态特征,使推荐结果更加准确,对于避免“类案不同判”现象,以及推广人工智能的方法在法律领域的应用具有重要的意义。
基于多模态的裁判文书推荐算法研究与应用
这是一篇关于多模态特征,特征提取,特征融合,裁判文书推荐的论文, 主要内容为随着大数据与人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到法律领域已受到越来越多的关注,利用已有的裁判文书信息进行类案推送,已经成为统一裁判尺度、推进司法公正、以及量刑规范化的重要手段。但是,现有的裁判文书推荐系统不能有效利用文本的多模态信息,忽视了不同模态特征之间的互补性优势,导致推荐效果不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐算法。首先,对裁判文书数据进行预处理,并分别提取裁判文书的多模态特征。其次,为了实现多模态特征的融合,本文提出一种基于深度神经网络的多模态深度融合方法,结合分类交叉熵损失,学习裁判文书的高阶融合特征。最后,利用所学习的融合特征计算裁判文书之间的相似度,取相似度最高的Top-N推荐给用户。在此基础上,基于B/S架构,使用Vue.js、Spring boot、MySQL等技术,本文设计并实现了基于多模态特征的裁判文书推荐系统。针对用户需求,完成了对数据预处理模块、裁判文书管理模块、裁判文书推荐模块和用户信息管理模块四大模块功能的设计与实现。本文的主要工作是兼顾裁判文书的多模态特征之间优势互补的特性,实现裁判文书推荐。经过测试,本文实现的平台已经达到了设计的需求。相比已有的裁判文书推荐系统,使用本文提出的基于多模态特征融合的裁判文书推荐的算法能够有效融合裁判文书的多模态特征,使推荐结果更加准确,对于避免“类案不同判”现象,以及推广人工智能的方法在法律领域的应用具有重要的意义。
基于多模态的裁判文书推荐算法研究与应用
这是一篇关于多模态特征,特征提取,特征融合,裁判文书推荐的论文, 主要内容为随着大数据与人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到法律领域已受到越来越多的关注,利用已有的裁判文书信息进行类案推送,已经成为统一裁判尺度、推进司法公正、以及量刑规范化的重要手段。但是,现有的裁判文书推荐系统不能有效利用文本的多模态信息,忽视了不同模态特征之间的互补性优势,导致推荐效果不理想。针对上述问题,本文提出了一种基于多模态特征融合的裁判文书推荐算法。首先,对裁判文书数据进行预处理,并分别提取裁判文书的多模态特征。其次,为了实现多模态特征的融合,本文提出一种基于深度神经网络的多模态深度融合方法,结合分类交叉熵损失,学习裁判文书的高阶融合特征。最后,利用所学习的融合特征计算裁判文书之间的相似度,取相似度最高的Top-N推荐给用户。在此基础上,基于B/S架构,使用Vue.js、Spring boot、MySQL等技术,本文设计并实现了基于多模态特征的裁判文书推荐系统。针对用户需求,完成了对数据预处理模块、裁判文书管理模块、裁判文书推荐模块和用户信息管理模块四大模块功能的设计与实现。本文的主要工作是兼顾裁判文书的多模态特征之间优势互补的特性,实现裁判文书推荐。经过测试,本文实现的平台已经达到了设计的需求。相比已有的裁判文书推荐系统,使用本文提出的基于多模态特征融合的裁判文书推荐的算法能够有效融合裁判文书的多模态特征,使推荐结果更加准确,对于避免“类案不同判”现象,以及推广人工智能的方法在法律领域的应用具有重要的意义。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码工厂 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52811.html
