Sep, 2022

法律法规中的实体图提取──用于政策设计分析的原型

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TL;DR本文介绍了一个原型研究，该研究致力于量化公共政策设计的研究。该系统旨在自动化收集法律文件，注释它们，使用超图分析关键实体之间的相互关系。该系统针对 2003 年的《联合国教科文组织保护非物质文化遗产公约》进行了测试，该法律文献规定了保护文化遗产的重要方面。
public policy designpolitical scienceinstitutional grammarhypergraphscultural heritage
发现论文，激发创造
  • 国际协议中机构设计分析的自动化

    本文探讨了从国际协议中自动提取正式制度设计的知识，重点分析了制度设计中参与者的可见性和中心性与文化遗产关系的关键方面的规范管理之间的关系。研究利用 Institutional Grammar 注释法和图分析技术等技术开发出工具。系统在 2003 年联合国教科文组织《保护非物质文化遗产公约》中得到了测试。

    May, 2023

  • 构建越南法律案例的知识图谱与异质图

    该研究提出了一种用于法律案例文件和相关法律的知识图构建方法，旨在高效组织法律信息并增强各种下游任务。通过数据爬取、信息提取和知识图部署三个主要步骤，利用自然语言处理技术从非结构化文本中提取法院、案例、领域和法律等实体及其关系，建立异构图，为律师、法官和学者等用户提供有效的法律信息表达。该方法基于无监督学习方法构建了基线模型，并通过整合知识图，实现了对给定法律案例的相关法律的识别，为法律案例分析、法律建议和决策支持等领域的各种应用提供了机会。

    Sep, 2023

  • 司法案例的自动知识图谱构建

    探索认知智能在法律知识中的应用，聚焦于司法人工智能的发展。利用自然语言处理作为核心技术，自动构建司法案例知识图谱的方法，包括实体识别、关系抽取等多项任务，以及在一个交通事故责任纠纷案例研究中的显著优势。

    Apr, 2024

  • 基于图数据的抗议事件抽取：CASE2021 任务 1 的 EventGraph 方法

    本文介绍了我们参与 CASE 2021 任务 1 子任务 4 的提交。EventGraph 系统使用端到端的基于图形的语义分析器来适应抗议事件提取，并专门针对子任务 4 的事件触发和参数提取。我们尝试使用各种图形将事件编码为 “标记边缘” 或 “节点中心” 的图形。我们展示了 “节点中心” 方法在整个任务的三种语言（英语、西班牙语和葡萄牙语）中表现最佳。EventGraph 在英语和葡萄牙语中排名第三，在西班牙语中排名第四。

    Oct, 2022

  • 根据书本玩游戏：从文本中提取动作网络的交互式游戏方法

    提出一种新的方法 Text2Quest，将过程文本解释为交互式游戏的说明，以从材料科学论文中提取动作图形。该方法可以补充现有方法，并实现比静态文本更丰富的学习形式。

    Nov, 2018

  • 自动难民案件分析：支持法律从业者的自然语言处理管道

    本研究介绍了一个从法律案例中检索、处理和提取目标信息的端到端方法，并进行了在加拿大难民法律领域的案例研究。通过使用最先进的神经命名实体识别技术，从不同的神经网络模型中选择最佳方法来提取有用的信息。模型可以在 5 个目标类别上实现高于 90% 的 F1 分数，并在其他 4 个类别上实现超过 80% 的分数。

    May, 2023

  • 实体标识符：一种基于自然文本解析的实体关系抽取框架

    本文提出了一种使用自然语言处理技术来从需求描述中提取结构化信息，使得可以自动完成 CRUD 类代码的生成的方法，并介绍了相应的实体识别、关系提取和实体树模型技术，以及评估这种方法效果的数据集。

    Jul, 2023

  • 基于自然语言文本的过程模型生成之外：超越基于规则的命名实体识别与关系抽取

    通过提出一种新的基线技术和构建基于机器学习的过程提取技术，将实体解析组件与实体和关系提取组件进行深度融合，以适应不同数据集和领域，从而避免了适应其他数据集、不同实体和关系类型或新领域所需的特征工程和规则定义所产生的巨大开销。

    May, 2023

  • 通向构建可推广的工程设计知识

    本文介绍一种从专利文件中提取事实的方法，使用这些事实填充知识图谱来表示和存储设计知识，其中训练了一个标记器来识别实体和关系并组合这些知识点进行比较，建立了一个与风扇系统相关的领域知识库。

    Jul, 2023

  • 基于图的问答系统

    本文介绍了如何使用基于图形数据库的信息提取和检索系统以实现对大数据分析的自动化检索和快速文本分析。

    Dec, 2018