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40000字硕士毕业论文基于领域本体理论的警察案例文本挖掘方法研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:40000字
论点:文本,案情,本体
论文概述:

本文利用法律本体结构树,计算出概念间的相似度矩阵,调整概念权重,从而改进了文本相似度计算方法,提高了案情文本分类的准确性。

论文正文:

第一章前言

1.1研究的背景和意义

随着经济的发展和网络的普及,公安执法领域的信息系统也得到广泛应用,基本实现了公安执法领域的信息互联互通。这在一定程度上提高了办案效率,有效打击了违法犯罪行为,维护了社会稳定。然而,面对大量的案件文本信息,执法人员如何及时、准确地分析和处理案件,已经成为一个亟待解决的问题。正常情况下,公安法制部门的办案人员主要是根据自己的经验办案。然而,由于执法人员的混合经验和对法律法规的熟悉,出现了许多有偏见的判断问题。现有公安信息系统的应用基本停留在查询、统计等简单的应用上,不能满足办案的需要。因此,本文运用文本挖掘的相关技术对案例文本进行深入分析,提取关键信息,自动分类,找到相应的法律术语,为侦查人员提供法律支持。
文本挖掘的研究涉及许多领域,如自然语义处理、统计、信息检索、数据挖掘等。文本挖掘过程中要解决的第一个问题是文本在计算机中的形式化表示,因为它需要从计算机不能直接处理且没有明确形式的文本资源中提取出系统所需的信息模型,形成结构化数据,然后根据系统的要求对这些数据进行分析和处理。目前,文本挖掘技术已成功应用于许多领域,包括:科技信息应用、信息检索应用、医学研究应用和互联网信息统计应用。公安领域中的案例文本是非结构化的自由文本。文本挖掘技术可以帮助侦查人员提取案件的关键信息,包括时间、地点、涉案人员、违法行为等。它还可以实现案件的自动分类和聚类,帮助办案人员利用以前案件的信息对当前案件进行分析和串连,从而达到快速分析和处理案件的目的,大大减轻办案人员的工作量,提高案件处理的效率,在一定程度上保证案件处理的公正性和公正性。
此外,本文构建了法律领域的本体模型,实现了法律知识的表达和推理,并为案例文本挖掘提供了背景知识,从而提高了案例文本挖掘的准确性,弥补了传统文本挖掘模型在忽略领域背景知识的同时将文本视为一些基本语言单位的集合的缺点。...................
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第2章文本挖掘相关技术简介

2.1概述

文本挖掘技术用于从以自然语言描述的文本信息中提取用户感兴趣的信息,并可执行相关处理分析。它类似于数据挖掘。文本挖掘的许多研究方向来自数据挖掘,但它们的研究对象不同。数据挖掘的处理对象是结构化存储数据,而文本挖掘的对象是结构化或非结构化文本集。不同的研究对象也会导致不同的预处理过程。数据挖掘的预处理过程主要是消除数据噪声、标准化数据和创建连接表。然而,文本挖掘预处理首先要解决的问题是文本的形式表示。因此,文本挖掘的预处理主要采用自然语言处理技术,如中文分词、语法分析、句法分析等。,以在计算机中以结构化的方式识别和提取文本特征并存储文本对象。
文本挖掘过程涉及许多技术。首先,使用自然语言处理技术将文本分割成中文单词,处理数字和日期,还需要词性标注和实体识别。然后,进一步进行句法分析和语义分析,从文本中提取有意义的词作为元数据来代替文本。要素项空之间的模型最常用于表示文本。为了解决文本向量中特征项过多的问题,可以根据不同文本的特点,采用不同的特征选择或提取算法来降低文本向量的维数。然后,计算特征向量的权重,根据文本挖掘的目标选择合适的文本挖掘算法,对该方法进行评价和比较,最后直观地输出结果,帮助用户解决实际问题。

2.2中文分词方法

中文分词是指使用计算机将文本切割成一组单词。由于汉语的特殊性,像英语这样的词之间没有空格,也没有形态变化,所以汉语分词方法比英语更复杂。下面简要介绍几种常用的中文分词方法。

1)基于词表的分词方法
首先需要建立一个词表,然后在字典中找到单词长度最长或最短的词条m,用m长度的滑动窗口向前或向后扫描文本,将字典中的词条与窗口中相应的子串进行匹配,如果匹配成功,那么子串就是一个已识别的单词,将其与文本分开, 然后移动滑动窗口继续匹配,直到它移动到文本的末尾,然后让滑动窗口的值减少1或增加1,以继续前面的匹配方法。 ...
……

第三章法律本体论模型.........................................15[/ br/] 3.1本体概述..........................................................15 [/溴/] 3.2本体构建......................................................15
3.3法律本体论的建构.............................................18
3.4本章总结了案例文本挖掘的关键技术..........................................................22
................23
4.1概述...................................................................23
4.2案件文本的预处理................................24
4.3案例文本表示模型.........................................25
4.4案例文本分类方法.........................................31
4.5案例文本检索相关法律规定................39
4.6方法分析和总结......................................................39
4.7本章总结了案例文本挖掘的实验结果...................................................................40
并进行分析..............................41
5.1开发平台和工具....................................................................41
5.2评价指标.................................................................................44
5.3实验结果和分析.......................................................................45
5.4本章概述.........................................................................49
第6章总结与展望............................................................50[/br/ ]
摘要[/br/ ]
本文主要讨论从非结构化案例文本到法律条文的映射问题,涉及法律本体的构建和文本挖掘的相关技术。法律领域本体用于为案例文本挖掘提供领域知识,以提高文本挖掘的效率。目前,基于本体的文本挖掘研究已经成为文本挖掘的一个热点研究方向。然而,它们大多集中在常识本体上,对领域本体的研究还不够深入。其原因在于缺乏本体构建的标准构建方法,本体构建过程中缺乏标准化,本体评价标准缺乏,以及领域专家参与的需要。因此,目前的领域本体通常是专门为某个系统设计的,忽略了本体的共享性和可重用性,这也增加了领域本体构建的难度。此外,近年来,由于网络的快速发展,电子文本的数量急剧增加,信息也不断扩大。文本挖掘技术也得到了越来越多的关注。各种文本挖掘算法不断改进,取得了较好的效果。本文采用文本挖掘相关技术对法律案例文本进行分析和处理,取得了较好的实验结果
。主要任务如下。
1。通过对现有法律本体模型的分析,结合本文所涉及的法律知识的特点,借鉴斯坦福大学的“七步法”构建了该系统的法律领域本体模型。
2。构建了一个基于法律本体的案例文本表示模型。在分割案例文本的过程中,通过向分割组件添加自定义关键词库来提高案例文本的分割效果。此外,利用法律本体的领域知识改进了传统的文本“词袋”表示模型,该模型将特征词作为文本特征向量,而忽略了文本的语义问题。法律本体的概念被提出来代替特征词,从而解决了案例文本中同义词和多义词的问题。[/比尔/] 3。邻居算法用于对案例文本进行分类。本体概念树用于计算概念之间的相似度,调整概念权重,从而改进案例文本相似度的计算方法,提高案例文本分类的准确性。然后计算案例文本与其所属类别中的法律条文之间的相似度,并输出相似度最大的法律条文。