一种基于特征词的法律文本法条分类算法
文献类型：会议
作者：ZHOU Jing[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院,北京100872
[2]中国政法大学科技教学部,北京102249
[3]中国人民大学信息学院,北京100872
[4]中国人民大学信息学院,北京100872;河北金融学院信息管理与工程系,河北保定071051
[5]中国人民大学信息学院,北京100872
[6]中国人民大学信息学院,北京100872
[7]中国人民大学信息学院,北京100872
[8]中国人民大学信息学院,北京100872
[9]中国人民大学信息学院,北京100872
[10]中国人民大学信息学院,北京100872
年：2012
会议名称：中国计算机用户协会信息系统分会2012年第二十二届信息交流大会
会议论文集：中国计算机用户协会信息系统分会2012年第二十二届信息交流大会论文集
页码范围：57-60
会议地点：北京
会议开始日期：2012-12-01
所属部门：信息学院
人气指数：1
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语言：中文
关键词：信息检索;法律文本;特征词;分类算法
摘要： 在现实生活中，常常遇到一些法律问题，如何从对法律事件的文字描述，自动地找到与之对应的相关法律条款是一个既实用又复杂的问题。为了解决这一问题，设计了一种基于特征词的法律文本法条分类方法。首先以法律判决文书为训练语料，建立法条与特征词之间的对应关系；因为判决文书中能准确地抽取出相关的法条，又可以通过TF-IDF等方式计算出文书的特征词，所以很容易建立法条与特征词间的对应关系。然后，设计了一种基于特征词的法律文本法条分类算法，该算法可以将多种法律文本(以法律新闻为例)抽取特征词后，经过计算分类到与之对应的法条。实验表明，该算法对法律文本的法条分类效果良好。
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