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法律文书金额实体提取,NLP实体提取任务。实际法律业务需求中,提取法律借贷判决文书中的本金、利息等金额字段通常都是由人工完成,费时费力。本项目结合NLP技 术,提出基于BERT的法律借贷判决文书金额实体提取模型,实现十类金额实体的自动化提取。①设计TF-IDF+朴素贝叶斯分类方案
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Conditional Automated Channel Pruning for Deep Neural Networks - 一作 2020年08月 - 2021年05月 研究背景:通道剪枝是模型压缩中的一种重要方法。然而在多剪裁率问题下,现有传统剪枝方法对于不同的剪裁率需要
研究背景:发动群众提交目击报告是防治亚洲大黄蜂的重要手段,然而大部分目击报告提交者缺乏对该物种的了解,报告中存在大量误 报,如何从海量的目击报告中鉴别高可信报告是一个重要课题。本研究是从传播机理和报告特征出发,构建了报告优先级预测模型。 工作与贡献:①基于亚洲大黄蜂的迁徙习性,基
新冠疫情背景下,涉疫地点信息的整合公开对于疫情防控而言至关重要。然而,涉 疫地点数据多以非结构化的方式出现在疫情通报网页上,在以往这项工作主要通过人工 标注实现,不仅消耗人力而且效率低下。近年来,自然语言处理作为人工智能的一个重 要领域得到了飞速的发展。因此,本文通过比较不同的方
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