13、刑事案件中文判决书文本挖掘技术

刑事案件中文判决书文本挖掘技术

在法律信息检索领域，中文判决书的文本挖掘面临着诸多挑战，比如资源匮乏，且中文分词和句法分析比英文更具难度。因此，利用文本挖掘和神经网络技术实现智能法律信息检索系统具有重要意义。

系统方法

该系统方法涵盖了术语提取模型、向量空间模型、文档分类和聚类等方面，具体内容如下：
1. 术语提取与频率
- 术语识别步骤 ：术语识别是文本信息提取的首要步骤，需经过停止词处理、词干提取和句子分割等过程。停止词处理是去除重复且低意义的词汇；词干提取是将词汇还原为原始词根；句子分割则是把句子拆分成以空格分隔的片段或单个词汇。
- 术语权重计算 ：术语频率（TF）和逆文档频率（IDF）是衡量术语在文本中权重的两个参数，术语加权方案可表示为：
[w_{jk} = tf_{jk} \times idf_{j}]
其中，(w_{jk})是术语(j)在文档(k)中的权重，(tf_{jk})是术语(j)在文档(k)中出现的次数，(idf_{j})是术语(j)的逆文档频率，计算公式为：
[idf_{j} = log_{2}(\frac{n}{df_{j}})]
这里，(n)是目标集合中文档的总数，(df_{j})是索引术语(j)出现的文档数量。当(idf_{j})值增大时，代表特定文档的术语(j)变得更重要。最后，具有高(w_{jk})值的顶级术语被确定为给定文档(k)的术语。
2. 向量空间模型（VSM）
- 关键步骤 ：V