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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京華宇元典信息服務(wù)有限公司申請的專利用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114428847B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111632891.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/335；該發(fā)明授權(quán)用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法是由李東海;章毓文;石崇德;張博文;丁青青;朱婉云設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法、爭議焦點裁判文書的篩選方法、裝置和電子設(shè)備。該用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法包括：獲取訓(xùn)練裁判文書，所述訓(xùn)練裁判文書包含小部分已標(biāo)注樣本和大部分未標(biāo)注樣本；對所述訓(xùn)練裁判文書進行文本預(yù)處理和段落抽取；從所述訓(xùn)練裁判文書構(gòu)建所述已標(biāo)注樣本的第一特征向量和所述未標(biāo)注樣本的第二特征向量；以及，使用正未標(biāo)記學(xué)習(xí)策略，將所述已標(biāo)注樣本作為正樣本并將所述未標(biāo)注樣本作為負樣本訓(xùn)練支持向量機模型，所述支持向量機模型用于將裁判文書分類為是否包含爭議焦點。這樣，可以改進爭議焦點裁判文書的篩選方案。

本發(fā)明授權(quán)用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于爭議焦點裁判文書的篩選的模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取訓(xùn)練裁判文書，所述訓(xùn)練裁判文書包含小部分已標(biāo)注樣本和大部分未標(biāo)注樣本；對所述訓(xùn)練裁判文書進行文本預(yù)處理和段落抽取；從所述訓(xùn)練裁判文書構(gòu)建所述已標(biāo)注樣本的第一特征向量和所述未標(biāo)注樣本的第二特征向量；以及使用正未標(biāo)記學(xué)習(xí)策略，將所述已標(biāo)注樣本作為正樣本并將所述未標(biāo)注樣本作為負樣本訓(xùn)練支持向量機模型，所述支持向量機模型用于將裁判文書分類為是否包含爭議焦點；所述從所述訓(xùn)練裁判文書構(gòu)建所述已標(biāo)注樣本的第一特征向量和所述未標(biāo)注樣本的第二特征向量包括：基于裁判文書是否包含爭議焦點的段落類型和段落長度，確定與爭議焦點具有大于預(yù)定閾值的相關(guān)度的文書段落；以及，基于通過對爭議焦點的句子進行分析和統(tǒng)計而獲得的關(guān)鍵詞和所述文書段落構(gòu)建所述已標(biāo)注樣本的第一特征向量和所述未標(biāo)注樣本的第二特征向量；所述包含爭議焦點的段落類型包括辯護段和裁判分析過程段；所述使用正未標(biāo)記學(xué)習(xí)策略，將所述已標(biāo)注樣本作為正樣本并將所述未標(biāo)注樣本作為負樣本訓(xùn)練支持向量機模型包括：步驟1，將所述第一特征向量作為正特征向量并將所述第二特征向量作為負特征向量；步驟2，基于所述正特征向量和所述負特征向量確定所述支持向量機模型的幾何間隔最大的分離超平面；步驟3，確定與所述正特征向量在所述分離超平面同一側(cè)的候選負特征向量；步驟4，將所述候選負特征向量中距離所述分離超平面大于預(yù)定距離閾值的候選負特征向量轉(zhuǎn)換為正特征向量；以及，步驟5，迭代所述步驟2到步驟4，直到不再轉(zhuǎn)換正特征向量為止。

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