基于SVM-BiLSTM-CRF模型的财产纠纷命名实体识别方法

裁判文书中的命名实体识别是自动化审判的关键一步,如何能够有效的分辨出案件的关键命名实体是本文的研究重点.因此本文针对财产纠纷审判案件,提出了一种基于SVM-BiLSTM-CRF的神经网络模型.首先利用SVM筛选出包含关键命名实体的句子,然后将正确包含此类实体的句子转化为字符级向量作为输入,构建适合财产纠纷裁判文书命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络模型.通过构建训练数据进行验证和对比,该模型比其他相关模型表现出更高的召回率和准确率.