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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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78 篇 专利
20 篇 学位论文
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117 篇 电子文献
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学科分类号

34 篇 工学
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- 7 篇 管理科学与工程(可...
- 3 篇 图书情报与档案管...
3 篇 经济学
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3 篇 理学
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- 1 篇 系统科学
- 1 篇 科学技术史(分学科...
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- 1 篇 中国语言文学
- 1 篇 外国语言文学
2 篇 艺术学
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1 篇 历史学
- 1 篇 考古学
1 篇 军事学

主题

39 篇 文档分析
3 篇 文档检索
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2 篇 人工智能
2 篇 倾斜校正
2 篇 自然语言处理
2 篇 文档识别
2 篇 自动阅卷
2 篇 字符分割
2 篇 文字识别
2 篇 版面理解
2 篇 支票识别
2 篇 计算机视觉
2 篇 表格处理
1 篇 联合疫苗
1 篇 层次主题模型
1 篇 存储技术
1 篇 特定地点
1 篇 框线去除
1 篇 关键词抽取

机构

6 篇 国际商业机器公司
5 篇 华中科技大学
5 篇 南京大学
5 篇 南开大学
4 篇 清华大学
3 篇 马里兰怡安风险服...
3 篇 上海智臻智能网络...
3 篇 西安电子科技大学
2 篇 珠海金山办公软件...
2 篇 北京明略软件系统...
2 篇 西南民族大学
2 篇 广州金山移动科技...
2 篇 福建亿榕信息技术...
2 篇 北京大学
2 篇 华东师范大学
2 篇 中国人民大学
2 篇 国网信息通信产业...
2 篇 里德爱思唯尔股份...
2 篇 浙江大学
2 篇 北京金山办公软件...

作者

3 篇 郭顺
3 篇 j·e·布拉德利三世
3 篇 陈成才
2 篇 杨笑笑
2 篇 李岩
2 篇 d·k·比荣
2 篇 何帝君
2 篇 熊文
2 篇 张旭鸿
2 篇 a·皮科维斯基
2 篇 牟小峰
2 篇 蔡宁
2 篇 王润民
2 篇 陈昌盛
2 篇 刘莹莹
2 篇 刘刚
2 篇 p·张
2 篇 张凯
2 篇 杨旭
2 篇 菊地弘晶

语言

117 篇 中文

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详细简洁

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支票识别系统的预处理和字符分割的研究

支票识别系统的预处理和字符分割的研究

引用

作者：张涛清华大学

学位级别：硕士

银行支票的自动识别与处理是重要的研究课题.支票自动识别系统牵涉到支票系统的预处理、单字符的预处理、规范化、识别器的设计和系统的后校验.该文主要研究手写中国银行支票的脱机自动识别系统中的预处理问题,即支票数据的定位及支... 详细信息

银行支票的自动识别与处理是重要的研究课题.支票自动识别系统牵涉到支票系统的预处理、单字符的预处理、规范化、识别器的设计和系统的后校验.该文主要研究手写中国银行支票的脱机自动识别系统中的预处理问题,即支票数据的定位及支票的倾斜校正,字符串的提取,字符串的分割的解决途径.

关键词：支票识别文档分析倾斜校正字符提取字符分割

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表格识别关键技术研究与实现

表格识别关键技术研究与实现

引用

作者：陈佩佩湖南大学

学位级别：硕士

表格识别任务旨在从文档图像中提取出计算机能够理解的结构化表格,是文档分析领域的核心问题之一。应用表格识别技术可以帮助个人和企业大幅节省文档处理时间,同时减少由人为因素产生的错误。然而,现有的表格识别方法在真实场景中的泛... 详细信息

表格识别任务旨在从文档图像中提取出计算机能够理解的结构化表格,是文档分析领域的核心问题之一。应用表格识别技术可以帮助个人和企业大幅节省文档处理时间,同时减少由人为因素产生的错误。然而,现有的表格识别方法在真实场景中的泛化能力较差。其一,绝大多数表格识别模型对输入图像的质量要求较高,一旦出现倾斜、遮挡、低清晰度等情况,模型的识别精度会受到较大的影响。其二,表格识别算法本身的缺陷导致模型在排列密集以及极端尺寸等非常规类型的表格上识别准确率急剧下降。为了提升表格识别方法在真实场景中的处理能力,首先在具有简单布局、对齐良好的PDF文档图像上对表格识别相关问题进行研究,然后推广到输入图像严重倾斜、模糊和遮挡的真实场景,主要取得了以下研究成果: (1)针对文档图像中表格尺寸差异大和多方向的问题,提出了一种基于关键点的表格检测算法Point Tab Net。首先通过Center Net网络定位表格中心点和粗糙角点,然后引入角点热图以进一步细化角点。实验结果表明,与主流的基于锚框的表格检测算法相比,所提方法在ICDAR 2019数据集上有更高的WAvg.F1分数。 (2)针对现有的表结构识别方法难以准确提取具有跨行和跨列单元格的复杂表格结构的问题,提出了一种自顶向下和自底向上相结合的表结构识别算法Swin Graph SM。首先,在经典的拆分-合并范式下,分别从骨干网络、网格合并建模和算法模型的后处理三个角度进行深入研究。第一,引入具有强大全局建模能力的Swin Transformer,以补偿卷积网络长距离空间建模能力的不足。第二,采用一种新颖的图注意力网络来建模网格单元间的邻接关系。第三,为了解决合并过程中出现的L型单元格问题,提出了一种有效的单元合并策略。然后,复现了三种具有代表性的表结构识别方法,并从多个维度对其进行公平比较和充分分析。最后,在ICDAR 2013和Pub Tab Net表结构识别基准数据集上进行实验,结果表明Swin Graph SM取得了具有竞争力的性能。 (3)为了进一步解决输入图像存在严重倾斜、模糊和遮挡的真实场景中的表格识别问题,在已有的单张文档图像的表格检测和结构识别方法的基础上,提出了一种多阶段表格识别管道,并引入迁移学习和表结构增强策略加强小样本的学习过程。其次,构建了银行流水场景下的表格识别数据集,改善了表格识别算法的场景局限性。在银行流水数据集上的实验结果证明了所提出的表格检测和结构识别算法的有效性和鲁棒性。

关键词：文档分析表格识别表格检测表结构识别图神经网络

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PSD文档信息获取与XML表达自动阅卷研究

PSD文档信息获取与XML表达自动阅卷研究

引用

作者：张丽娜华东师范大学

学位级别：硕士

Photoshop是目前处理图像的最佳工具之一。为了更好的培养动漫设计人才,浙江省在非计算机专业计算机等级考试中推出了多媒体动漫考试项目。其中Photoshop是可选软件之一,本校也相应开设了《Photoshop图像设计与处理》课程。在本课程的... 详细信息

Photoshop是目前处理图像的最佳工具之一。为了更好的培养动漫设计人才,浙江省在非计算机专业计算机等级考试中推出了多媒体动漫考试项目。其中Photoshop是可选软件之一,本校也相应开设了《Photoshop图像设计与处理》课程。在本课程的教学中存在突出问题是学生作品只能通过教师人工评阅,无法实现计算机自动阅卷。由于人工阅卷费时、费力,同时阅卷批改尺度容易受到主观情绪干扰。为了更好的提高阅卷效率,提出了对Photoshop进行自动阅卷的设想,本文正是从实现对Photoshop操作题自动阅卷的出发点而展开的研究。本文提出在分析二进制PSD文档信息的基础上生成XML文档,然后提取XML文档信息实现自动阅卷。具体展开的工作有: (1)介绍了PSD文档的存储格式,具体分析了Photoshop文件头结构、色彩模式结构、图像资源数据结构、图层与蒙版数据结构以及图像数据结构。 (2)介绍了PSD文档信息的获取的原理、方法和实现技术,实现了文件基本信息、图层信息以及图层效果信息的获取。 (3)研究了PSD信息XML表达结构和表达实现。 (4)介绍了基于XML的Photoshop自动阅卷的原理、实现流程,通过阅卷实例介绍了逻辑性形式化阅卷的描述流程和自动阅卷效果。实践表明,通过分析PSD二进制源文件获取文件信息实现XML表达,然后基于XML实现自动阅卷是完全可行的。该方法对于其它阅卷系统也有借鉴价值。

关键词：文档分析 XML表达 Photoshop自动阅卷

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面向单幅不确定大图的频繁模式挖掘技术研究

面向单幅不确定大图的频繁模式挖掘技术研究

引用

作者：陈一帆国防科学技术大学

学位级别：硕士

在军事信息系统中,军事情报分析与处理分系统占据重要地位。随着各类情报获取手段的演进,军事情报数据呈现出异构性和非结构化等特点,使得军事情报分析与处理面临极大的技术挑战。海量文本情报分析是情报分析与处理中最重要和最基础的... 详细信息

在军事信息系统中,军事情报分析与处理分系统占据重要地位。随着各类情报获取手段的演进,军事情报数据呈现出异构性和非结构化等特点,使得军事情报分析与处理面临极大的技术挑战。海量文本情报分析是情报分析与处理中最重要和最基础的组成部分。当前,一种从整体上把握文本情报的有效手段是构建以单个文本为节点、文本之间相互关系为联系的文档网络图,即单幅大图(网络)数据,并在此基础上开展一系列分析研判。本文以文本情报分析为应用背景研究单幅大图(网络)上的数据挖掘问题。由于噪声、测量误差、保密性、不完整性等原因,不确定性在现实世界的数据中广泛存在。作为一种具有广泛建模能力的数据模型,图数据中也存在着不确定性。除了前述的文档网络图,生物信息学、社会网络等领域中亦大量存在着不确定图。因此,针对不确定图的研究成为国内外的热点。本文使用不确定图建模文本军事情报,并在此基础上挖掘频繁模式;目前在单幅不确定大图上频繁子图挖掘的问题尚未见已公开的研究。首先,对单幅不确定大图上子图模式的支持度进行了定义,据此提出了基于枚举-评估的支持度评估方法。枚举策略采用与确定图挖掘时相同的方式,本文主要关注支持度评估过程。其次,通过证明在单幅不确定图上期望支持度的计算是#-P难的,设计了一种具有精度保证的近似算法以满足实际应用需求。然后,为进一步增强算法效率,提出了两种优化策略,一是考虑对样本图计算结果的重用,二是引入检查点机制和基于结构的上界,提前对不频繁的分枝进行剪枝。上述两种优化策略的应用提升了挖掘性能。最后,在实际数据集上进行的实验验证了该挖掘方法及优化策略的实际可用性和有效性。为了进一步评价所提技术的实际效用和意义,在真实文本情报数据上开展了应用研究。对于采集的公开文本情报数据,以文档为节点、文档间相似度为边建立文档关联。使用LDA模型为节点附加标签,使用基于知识库的算法衡量节点间相似度;当相似度大于给定阈值时,则连接一条边,并以相似度值作为边上的概率。最终建立文档网络图,并用所提技术对其进行挖掘。实验结果表明,发现的模式具有可解释性,所提挖掘技术具有较好的实际应用前景。

关键词：单幅大图不确定图频繁模式挖掘文档分析

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支票容错识别系统的预处理方法研究

支票容错识别系统的预处理方法研究

引用

作者：赵斌清华大学

学位级别：硕士

在高度信息化的时代,银行支票的自动识别与处理已经成为银行自动化的一个重要研究课题,并得到越来越多的重视.预处理工作在识别系统中的重要性使其倍受关注.论文在支票容错识别系统(简称FTBRS)的基础上,针对支票预处理的具体特点和要求... 详细信息

在高度信息化的时代,银行支票的自动识别与处理已经成为银行自动化的一个重要研究课题,并得到越来越多的重视.预处理工作在识别系统中的重要性使其倍受关注.论文在支票容错识别系统(简称FTBRS)的基础上,针对支票预处理的具体特点和要求,着重讨论以下几方面的内容:P1、总体介绍支票容错识别系统所使用的预处理方法.着重介绍了软件整体定位和倾斜校正两个预处理方法,对数字串的\"字分割\"则另作详细讨论.2、对预处理中的难点——无约束手写体数字串的分割——进行详细讨论,论文提出以基于识别的分割方法为主,结合运用剖分和全局识别等多种分割策略的数字串分割方法.3、在支票容错识别原型系统的基础上,对系统实用化需要进一步完成的工作进行分析与展望.

关键词：支票识别文档分析表格处理预处理字符分割,字符识别动态规则

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面向主题的文本挖掘研究与应用

面向主题的文本挖掘研究与应用

引用

作者：黄钊炜华中科技大学

学位级别：硕士

随着科研管理信息化建设工作的推进,大量科研文档得以积累。这些科研文档蕴含着丰富的信息,但目前尚未得到充分的利用。一方面,科研人员难以对众多文档进行有针对性的高效检索;另一方面,科研人员也需要一个能对文档集进行整体分析的视... 详细信息

随着科研管理信息化建设工作的推进,大量科研文档得以积累。这些科研文档蕴含着丰富的信息,但目前尚未得到充分的利用。一方面,科研人员难以对众多文档进行有针对性的高效检索;另一方面,科研人员也需要一个能对文档集进行整体分析的视角和工具。针对这一问题,本文通过研究面向主题的文本挖掘技术,实现了对科研文档中主题信息的挖掘,从“主题”这一组织与分析文本的角度设计实现了一个科研文档检索与分析系统,使得科研工作者可以更方便高效地利用已有科研资源。本文对面向主题的文本挖掘相关技术进行了充分调研,提出了一种结合词嵌入与同义词词林构造相似词汇采样矩阵的方法,评估了使用该矩阵与Graph采样算法进行文本主题挖掘的效果。实验结果表明,结合词嵌入与同义词词林构造的相似词汇采样矩阵可以较好地表达词汇的语义相似信息,基于该矩阵使用Graph采样算法进行主题采样可以有效改善文本主题挖掘的结果。此外,本文深入分析了科研工作者从主题角度对科研文档进行检索、分析的需求,针对这些需求进行了合理的模块设计与架构设计,最终实现了一个基于主题的科研文档检索与分析系统,支持文档检索、文档推荐、主题趋势分析。本文研究并实现了基于主题的科研文档检索与分析,丰富了科研文档的检索方式、提高了科研文档的分析效率,具有良好的研究和应用价值。

关键词：文本挖掘主题模型主题采样文档检索文档分析

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版式图书文档页面元素的提取与识别

版式图书文档页面元素的提取与识别

引用

作者：褚一民北京大学

学位级别：硕士

在数字图书馆建设中，人们面临着一个问题：如何高效地将现有的海量的纸质文档或者电子文档制作为可供计算机阅读、检索、查询、传播等操作的电子出版物。对于电子出版物，其所含有的逻辑信息(如标题、作者、页码索引、章节段落的层次... 详细信息

在数字图书馆建设中，人们面临着一个问题：如何高效地将现有的海量的纸质文档或者电子文档制作为可供计算机阅读、检索、查询、传播等操作的电子出版物。对于电子出版物，其所含有的逻辑信息(如标题、作者、页码索引、章节段落的层次构成等)对读者的阅读理解、查询检索起着重要的作用。然而，就目前已有的文档电子出版物制作系统而言，逻辑信息提取的自动化程度还远不尽如人意，仍然需要较多的人力建立索引或做结构化的逻辑元素标注。因而，采用相关的文档分析和理解技术来实现自动的文档逻辑信息的提取，是提高出版物制作系统自动化性能一个关键的方向。本文即是以电子出版物的一种重要文档来源---版式图书文档为研究对象，研究其页面级逻辑信息即版面逻辑元素的自动提取技术。\n 本文所完成的工作包括：对版式文档页面上的文字内容进行段落划分，并且对段落划分所得的结果，按照其在文档中的逻辑含义进行分类和识别。已有的文档逻辑信息抽取方法主要针对特定类型的文档，依赖特定的版面布局规则难以适应布局样式多变的电子书文档。本文根据版式文档和图书文档的特点，结合已有的针对扫描图像的文档分析技术，提出了一个对版式文档页面自动实现段落划分的方法。并且在此基础之上，提出了一个使用支持向量机模型自动提取标题、脚注、页码等具有特别语义的页面元素的方法。该方法可以通过增加特征分量，进一步支持更多的页面元素类型。\n 最后本文开发实现了所提出方法的原型系统，并且在包含多种布局样式的电子书文档集上进行了实验，在段落划分和页面元素的识别上，均取得了较高的准确率和召回率。尤其在标题和页眉页脚的自动提取上，分别达到了86%和93%以上的准确率。

关键词：版面理解逻辑元素提取信息抽取元数据文档分析数字图书馆

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文档图像中端到端文字识别及其应用研究

文档图像中端到端文字识别及其应用研究

引用

作者：唐董琦南京大学

学位级别：硕士

以单据、证件、海报为代表的文档图像在人们生活中扮演着重要角色,有效识别和提取这类图像中的文字信息有助于人们更好地理解图像的内容。同时,随着智能移动终端的普及,端侧文档图像分析的需求日益提升,如在个人证件、商业合同等应用场... 详细信息

以单据、证件、海报为代表的文档图像在人们生活中扮演着重要角色,有效识别和提取这类图像中的文字信息有助于人们更好地理解图像的内容。同时,随着智能移动终端的普及,端侧文档图像分析的需求日益提升,如在个人证件、商业合同等应用场景中,人们更加希望在移动端离线环境下直接进行文字识别,从而避免因数据传输等因素造成隐私泄露。然而,目前大多数基于深度学习的文字识别算法更注重深度神经网络的设计,难以适应移动端实时运行的需求。针对上述困难和挑战,本文深入研究了适用于移动端实时检测的图像文档文字识别问题,提出了一种基于可微二值化的端到端文档图像文字识别新算法;在此基础上,针对票证识别这一具体应用场景,进一步提出了基于弱监督的高效票证结构化识别算法。本文具体工作如下:1.针对目前基于深度学习的文字识别方法难以满足在移动端实时运行的需求,本文从提升神经网络传播速度和缩短算法后处理时间两个方面进行优化,以特征共享的方式将检测流程和识别流程融入到同一网络中,并采用轻量级的主干网络和特征融合方式缩减神经网络的传递时间。此外,本文将以往耗时较长的文字检测后处理操作尽可能简化,将语义分割的二值化阈值作为可微的变量放入神经网络中优化,在后处理时只需简单的二值操作即可精准的从图像中分割出文字区域以及分隔不同的文字实例。为了提升算法对密集长文本的检测识别性能,本文基于分割的思想设计端到端的识别算法,以局部感受野实现对整个文本行的建模,避免因感受野不足造成检测框无法覆盖完整文字实例的情况。在几个基准数据集上的实验表明,本文提出的算法在性能和效率上都达到了领先水平,例如在收据数据集SROIE中,F1值和速度比端到端的文字识别算法FOTS分别提升了 3.6%和2.9fps(frames per second),比检测-识别两阶段的算法CTPN-CRNN提升了 22.9%和9.7fps。2.对于票证这类特殊的文档图像识别场景而言,其面临真实样本稀缺和字段解析繁琐两大挑战。为此,本文针对这类图像设计了基于弱监督的结构化识别算法:(1)基于风格迁移的思想提出了票证数据扩充方案作为识别算法的预处理步骤,往空白的模板中绘制虚拟的用户信息,再通过生成对抗网络对其施加各类风格,从而大规模地生成风格多样的训练数据;(2)为了从票证图像中解析出与应用相关的字段(如火车票中的乘车人、乘车站、到达站等内容)并以结构化的形式输出,本文在算法中提出了计算量极低的区域感知模块,替换以往的文档识别算法中显式的文字检测操作,该模块以弱监督地形式在图像中自适应地寻找感兴趣字段所在的区域,经过全局平均池化后,每个字段都会对应一个特定的特征序列,后面接以识别模块可直接输出包含每个字段的结构化识别结果,避免了繁琐复杂的解析过程。实验表明,在各个基准数据集(不含扩充生成的数据)上,本文提出的算法从准确率和速度两个方面都超过了以往基于检测识别的算法。如在火车票数据集上,准确率和速度比PixelLink-CRNN提升了 6.8%和12.3f ps。使用风格迁移对训练数据进行扩充之后,本文提出的算法在火车票数据集上进一步提升了近10%的准确率。

关键词：文档分析文字检测文字识别结构化识别数据扩充

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基于API文档的功能级约束生成及应用研究

基于API文档的功能级约束生成及应用研究

引用

作者：姜人和南京大学

学位级别：硕士

程序规约在软件工程中具有重要作用,它是对程序性质的形式化描述,可以帮助程序分析工具理解复杂程序的语义。随着程序库在软件开发过程中的广泛使用,为程序库API生成程序规约具有愈发重要的实用价值。本文聚焦于一类以SMT公式作为程序... 详细信息

程序规约在软件工程中具有重要作用,它是对程序性质的形式化描述,可以帮助程序分析工具理解复杂程序的语义。随着程序库在软件开发过程中的广泛使用,为程序库API生成程序规约具有愈发重要的实用价值。本文聚焦于一类以SMT公式作为程序规约的软件工程方法,它们所依赖的SMT规约普遍来自于人工编写或通过符号执行产生:前者需要较高的人工成本,并且易于出错;后者更加实用和可靠,但是在处理程序库API调用时会遇到许多困难。针对提升符号执行工具对程序库API调用的处理能力,本文工作试图为程序库API生成功能级约束,它以SMT公式的形式描述了在API调用前后程序状态的变化情况,可以帮助符号执行工具简化对API调用代码的分析。目前与程序规约生成相关的研究工作可以分为两类,一类是基于程序分析的方法,一类是基于文档分析的方法。这些方法难以被用于生成功能级约束:一方面是因为它们只关注API某些方面的性质,不能完全反映API对程序状态的变换情况;另一方面,许多方法依赖于领域相关的启发式规则,这限制了方法的通用性和可扩展性。在上述工作的基础上,我们对典型程序库的API文档进行调研,发现相关文档具有概括性强、层次结构清晰、功能描述完整、书写方式规范等特点,从文档为API生成功能级约束具有屏蔽代码实现复杂性、便于与领域知识相结合的优势。本文针对基于API文档的功能级约束生成及其在符号执行中的应用进行了系统化研究,研究内容包括:本文提出了一种基于API文档的功能级约束生成方法Doc2SMT。该方法首先使用一组通用的翻译规则将API文档转换成候选OCL表达式。然后,Doc2SMT指导用户人工地构建领域模型,根据领域模型筛选出领域相关的OCL表达式。最后,Doc2SMT将OCL表达式翻译成SMT约束,并借助测试和SMT求解技术验证约束和代码的功能一致性。本文基于所提出的方法,面向提升符号执行工具对API调用的处理能力进行应用研究,提出了将API约束植入到SPF符号执行工具的Ex SPF方法。该方法通过修改SPF对调用指令的执行方式,扩展SPF的路径条件解析模块,实现了以直接向路径约束中添加API约束来代替对API代码的分析,同时通过监听返回指令的执行来收集路径约束。本文为上述方法进行了工具实现与实验评估。实验结果表明,对于JDK容器类程序库的10个常用容器类的259个公有方法,Doc2SMT成功为182个生成了可以通过动态验证的有效约束,其中180个是经过人工确认的与方法功能一致的正确约束,平均每个方法的约束生成时间约为2分钟。Ex SPF为JDK和Apache容器类程序库的16个静态工具方法生成了699个测试,该数量是SPF的17.5倍,平均每个测试的生成时间约为0.55秒。

关键词：规约生成文档分析领域模型对象约束语言可满足性模理论符号执行

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基于语义角色标注的法律判决要素抽取研究与应用

基于语义角色标注的法律判决要素抽取研究与应用

引用

作者：李昶霖电子科技大学

学位级别：硕士

在法律智能化进程加速推进的背景下,判决要素抽取作为人工智能在法律领域的核心研究课题之一,致力于从海量的法律文书中有效抽取出决定法律判决结果的关键因素,例如违法行为等。此类技术在案件的快速审查、合同协议审核、法律咨询服务... 详细信息

在法律智能化进程加速推进的背景下,判决要素抽取作为人工智能在法律领域的核心研究课题之一,致力于从海量的法律文书中有效抽取出决定法律判决结果的关键因素,例如违法行为等。此类技术在案件的快速审查、合同协议审核、法律咨询服务以及智慧司法等多个应用场景中具有广阔的应用前景,旨在解决法律文本中复杂法律术语、冗长难解句式带来的信息抽取难题,尤其针对因案件类型差异、司法体系区别及地域效应等因素形成的判定标准不一的问题,帮助相关人士更高效地从法律文书中获得关键信息。鉴于当前时代发展迅速,如何实时有效地捕捉和分析法律文书中的判决要素显得尤为重要。本文主要针对判决要素抽取中关键的行为抽取和行为极性分类进行了研究和应用,主要的工作内容和创新点如下: 1、面对法律文本中长难句频次高,语义复杂的问题,提出了基于端到端LBSRL的行为抽取算法。本文首先将行为抽取转化为了语义角色标注任务,然后基于Level Biaffine机制分别设计出SPAN模块和SRL模块联合预测行为,有效提高了在论元重叠、标签重叠、长距离下行为抽取的效果。在进行多项对比实验后发现本文行为抽取算法的F1值提高了1.21%以上,证明该算法具有优秀的行为抽取能力。 2、本文中行为极性分类主要是判断行为是正面的(合法或正义的)还是负面的(非法或不当的)。其极性的分类具有严重的语境依赖问题,此外法律文书中行为描述的多样性和极性标准的模糊性也会导致极性分类的困难。基于此提出了基于CLCA-CGCN的行为极性分类模型,通过改进的上下文极性注意力将语境信息和极性信息融入行为的词嵌入表示中,再结合本文提出的CGCN网络和对比学习任务有效提高了在描述多样和极性标准模糊下行为极性分类的效果。多项对比实验中发现本文提出的极性分类算法准确率提高了3%以上,验证了该算法在行为极性分类上的有效性。 3、基于本文提出的算法,构建了一种智慧法律文档分析系统。该系统充分利用行为抽取技术和极性分析技术,有效从法律文档中抽取出关键的行为事件,包括行为、主体(行为执行者)以及涉及的对象。同时使用行为极性分析技术,判断出案例中行为事件是否合法,可以有效提高法律信息的处理能力,在法律领域的知识挖掘、理论研究以及实践应用中有广泛的应用前景。

关键词：判决要素抽取行为抽取行为极性分类文档分析法律智能化

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