司法文书关键词提取:一种改进的TF-IDF算法
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更新于2024-08-05
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"本文主要研究了裁判文书关键词提取的改进方法,通过结合多种因素和图模型的TextRank算法,提出了一种改进的TF-IDF算法(IAKEF),旨在提高司法工作者的工作效率,提供准确全面的智能化辅助。实验结果显示,改进的算法在准确率、召回率和F1-Measure上均优于传统算法。"
本文探讨了在依法治国的大背景下,自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)技术在法治社会中的应用。关键词提取在裁判文书处理中至关重要,它能够帮助司法工作者快速理解文书核心内容。传统关键词提取方法存在一些不足,如忽视词语的语义信息以及类间和类内的信息分布问题。
为此,作者提出了一种改进的TF-IDF算法(IAKEF)。TF-IDF是一种常见的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率来评估词语的重要性。然而,IAKEF在此基础上引入了新的考虑因素,包括词语的词性、长度、词跨度、位置以及文档所属类别。同时,IAKEF结合了信息熵和离散度的概念,以更好地捕捉语义信息,并通过特征融合来优化词项的选择。
信息熵是衡量信息不确定性的指标,引入到关键词提取中可以评估词语的信息含量。离散度则反映了词语在不同文档类别的分布情况,有助于识别具有区分性的关键词。特征融合则整合了多种特征,使得算法能够综合判断词语的重要性和相关性。
实验部分,作者对比了改进算法与传统算法的性能,结果显示IAKEF在准确率、召回率和F1-Measure上都有显著提升。这些指标是评估关键词提取效果的关键标准,高准确率意味着提取出的关键词更能反映文书主题,高召回率表示能从文本中找出更多的关键信息,而F1-Measure是准确率和召回率的调和平均,综合评价了算法的整体性能。
本文提出的改进TF-IDF算法为裁判文书的关键词提取提供了新的思路,提高了关键词提取的准确性和实用性,有助于推动司法领域的智能化发展。这一研究对于理解和优化自然语言处理在法律领域的应用,以及提升司法工作效能具有积极意义。
2019-08-12 上传
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