基于深度学习的法律文书快速检索技术实现与研究任务书

 2021-11-21 04:11

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1、法律文书内容提取与预处理解析并提取法律文书(部分),首先去噪、然后分词、去除冗余,最后进行序列化处理。2、词向量训练和模型构建

通过Word2vec训练生成词向量,用深度学习对法律文书内容进行相似度计算

3、对比实验与融合用传统的文本相似度计算与深度学习技术来对比融合,在要求保持较高精度的模式下,选取具有最高精度的相似度计算模型,要求能较好的结合各类相似度计算策略以及考虑整体的高精度

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

主要任务要求:1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);2.认真填写周记,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备开始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);4.完成系统的编码与调试;5.完成10000字以上的毕业论文;6.进行论文答辩。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

时间节点:(1)2020/1/13—2020/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;(2)2020/3/1—2020/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;(3)2020/5/1—2020/5/25:撰写及修改毕业论文;(4)2020/5/26—2020/6/5:准备答辩。

4. 主要参考文献

必读参考文献[1] 韩家炜等著。

数据挖掘概念与技术,机械工业出版社,2007,第一版[2] 曼宁等著, 王斌军等译. 信息检索导论. 人民邮电出版社, 2010,第一版。

[3] 王斌译,大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理,人民邮电出版社,2012年,第一版。

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