有限理性通常指决策者困顿于信息处理能力有限的自然状态,该状态是决策者在实际决策情境中需要面对的常态,因而有必要研究有限理性下的决策问题.多粒度粗糙集在多属性群决策分析领域的优势在于运算效率高,并能结合决策风险,然而多数基于多粒度粗糙集的多属性群决策方法并未考虑有限理性这一实际情境.以q‐RO(q‐Rung Orthopair)模糊集为背景,首先提出乐观与悲观多粒度q‐RO模糊粗糙集模型;接着在并购对象选择的背景下,依据交互式多属性决策(Portuguese of Interactive and Multi‐criteria Decision Making,TODIM)法来处理有限理性下的决策信息,发展多粒度q‐RO模糊粗糙集的最优粒度选择机制并建立相应的多属性群决策方法;最后结合并购对象选择的实际算例验证了所建立模型与方法的有效性.
对于法律文书中证据名、证实内容和卷宗号等实体的正确提取,可以有效提升法官的办案效率。然而,这些实体与一般实体不同,具有字符长度较长和相互关联性较强的特点。因此,该文提出了一种基于JCWA-DLSTM(join character word and attentio...
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对于法律文书中证据名、证实内容和卷宗号等实体的正确提取,可以有效提升法官的办案效率。然而,这些实体与一般实体不同,具有字符长度较长和相互关联性较强的特点。因此,该文提出了一种基于JCWA-DLSTM(join character word and attention-dual long short-term memory)的法律文书命名实体识别方法。该方法利用字级语言模型获取词语的表示,同时,利用自注意力机制获得句子的内部表示。在此基础上,采用双向LSTM将句子内部表示和基于字级语言模型词语表示分别与词向量拼接编码,再将两种语义表示拼接融合,获得最终的句子语义表示。最后利用CRF将句子的语义表示解码,得到最优标记序列。实验结果表明,该文提出的方法可对法律文书中的证据名、证实内容和卷宗号等实体边界进行有效的确定,提升了命名实体识别的结果。
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