法律文档分词技术：BiLstm+CNN+CRF模型应用

资源摘要信息: "本资源是一个基于BiLstm+CNN+CRF模型的法律文档（合同类案件）领域分词工具包，包含了100篇标注样本。该工具包主要使用了深度学习技术来实现对法律文本的自动分词处理，并通过机器学习算法提高分词的准确性。 # BiLstm_CNN_CRF_CWS 该模型采用了BiLstm（双向长短期记忆网络）、CNN（卷积神经网络）和CRF（条件随机场）三种深度学习技术的结合，以达到对法律文档中句子的逐词分词效果。 ## 模型训练和使用的环境信息 - **编程环境**：基于Anaconda的Python 3.5。 - **深度学习框架**：使用了TensorFlow的1.0.1版本。 - **深度学习库**：使用了Keras的2.0.6版本，以及Keras扩展库keras-contrib的2.0.8版本，该扩展库需通过GitHub进行安装。 - **硬件加速**：使用了CUDA的8.0版本进行GPU加速，并依赖于GTX750Ti显卡。 ## 模型简要介绍 1. **seq2seq模型训练**：使用了BiLstm+CNN+CRF结构来训练序列到序列的模型，这对于法律文本中的分词任务至关重要。 2. **预训练词向量**：通过使用gensim工具对预先定义的词向量进行了加载和使用，有助于模型快速学习和提取特征。 3. **文本预处理**：由于法律文档中段落可能很长，因此采用了按简单标点符号进行句子切分的方法，保证了每句话的长度控制在100个词以上，不足的部分会在前面补充0，以保持统一的输入格式。 4. **测试方法**：分词测试是按句子进行的，测试完后再将句子还原为段落形式，以得到完整的分词结果。 5. **后续计划**：作者计划在未来的某个时间点写一篇blog来详细解释整个过程，并且向大家拜个早年，祝福新年快乐。 ## 相关文件描述 - **AIQA二维码.jpg**：可能是用于识别或访问的二维码图片。 - **bilstm_cnn_crf_model.png**：这个图片文件很可能是模型结构图，用于直观展示BiLstm+CNN+CRF的组合模型架构。 - **fenci_server.py**：此Python文件可能是法律文档分词服务的服务器端实现代码。 - **law_cws_lstm_crf.py**：包含了分词功能的Python实现，具体实现BiLstm+CNN+CRF模型在法律文档分词中的应用。 - **cws_model.py**：包含了一个分词模型的实现。 - **score.py**：可能是一个用于评估模型分词效果的评分脚本。 - **bilstm_cnn_crf.py**：该文件很可能包含了BiLstm+CNN+CRF模型的具体实现代码。 - **代码解释.py**：这个文件应该包含了上述Python代码文件的详细解释或者注释，方便阅读和理解。 - **wechat_search.py**：可能是与微信搜索功能相关的Python代码。 - **create_format_data.py**：此文件用于创建或格式化训练和测试所需的分词数据集。 ## 标签信息 - **tensorflow**：指TensorFlow，一个广泛使用的开源机器学习框架。 - **cnn**：指卷积神经网络，一种常用于图像处理的深度学习模型。 - **bilstm**：指双向长短期记忆网络，用于处理序列数据的模型。 - **法律文档**：指的是本项目应用的领域，即对法律文档进行分词处理。 - **分词**：在自然语言处理中，分词是将连续的文本切分为单独的词元（words或者tokens）的过程。 通过上述信息，我们可以了解到，该项目是一个深度学习在法律文档处理领域的应用实践，具体地实现了分词这一功能，并提供了详细的代码实现和数据集，供研究者和开发者使用和参考。"