| 基于半监督学习的涉及未成年人案件文书识别方法 |
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| 引用本文： | 杨圣豪,吴玥悦,毛佳昕,刘奕群,张敏,马少平.基于半监督学习的涉及未成年人案件文书识别方法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2021,49(1):29-38,46. |
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| 作者姓名： | 杨圣豪 吴玥悦 毛佳昕 刘奕群 张敏 马少平 |
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| 作者单位： | 清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084;清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084;清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084;清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084;清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084;清华大学 计算机科学与技术系//北京信息科学与技术国家研究中心, 北京100084 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 案件文书作为司法信息公开的重要内容,需要在审判之后向公众公开,某些涉及未成年人的案件文书极有可能会造成未成年人的个人隐私信息泄露.为了能从大量案件文书中准确地识别出涉及未成年人信息的文书,进而有针对性地对其进行隐私保护处理.同时,为解决现实数据集因有标注样本缺乏而难以进行有效的有监督学习的问题,文中提出了基于半监督学习...
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| 关 键 词： | 文本分类 文本特征提取 深度学习 半监督学习 |
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