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毕胜

作品数:26 被引量:0H指数:0
供职机构:东南大学更多>>
相关领域:文化科学政治法律自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 24篇专利
  • 2篇学位论文

领域

  • 4篇政治法律
  • 4篇文化科学
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 9篇法律
  • 6篇语义表示
  • 6篇元组
  • 6篇三元组
  • 5篇语言
  • 5篇语言模型
  • 5篇语言问题
  • 5篇法律知识
  • 4篇训练集
  • 4篇语义图
  • 4篇正则
  • 4篇正则表达式
  • 4篇网络
  • 3篇数据集
  • 3篇文本
  • 3篇相似度
  • 3篇向量
  • 3篇向量表示
  • 3篇句子
  • 3篇感知

机构

  • 26篇东南大学
  • 1篇国网江苏省电...
  • 1篇国网江苏省电...

作者

  • 26篇毕胜
  • 17篇漆桂林
  • 5篇王禄生
  • 3篇李政

年份

  • 5篇2025
  • 4篇2024
  • 5篇2023
  • 5篇2022
  • 2篇2021
  • 3篇2020
  • 1篇2019
  • 1篇2010
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种量刑标准知识增强的数值感知的智能法律判决方法
本发明公开了一种量刑标准知识增强的数值感知的智能法律判决方法,用于解决一般方法缺乏数值感知能力进而在数值法律判决任务上表现较差的问题,提出的该方法包括以下步骤:首先使用PTLM对事实描述编码,获得句子级和词语级的表征;然...
毕胜周之遥漆桂林
文献传递
一种基于双重规划的篇章级复杂问题生成方法
本发明公开了一种基于双重规划的篇章级复杂问题生成方法,主要用于依据给定的一篇文章和答案,生成能够被答案回答的自然语言问题序列。本发明首先使用预训练语言模型BERT对给定的文章和答案进行编码,获得答案感知的语义向量。然后针...
毕胜程茜雅漆桂林
基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法
本发明公开了一种基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,主要用于生成与文本相关的满足复杂度要求的自然语言问题。本发明以现有问答数据集中海量的问题数据为起点,提出了一种新型的问题复杂度评估方式,该方法由6个复杂度...
毕胜程茜雅漆桂林
文献传递
一种基于句法感知提示学习的句子级问题生成方法
本发明公开了一种基于句法感知提示学习的句子级问题生成方法,本发明首先根据给定的句子,构建相应的双向句法依存图,通过基于关系感知的注意力图编码器获取其语义表示,并将编码后的向量的输入softmax层,根据概率选取前k个向量...
毕胜程茜雅漆桂林
一种基于知识图谱和大语言模型的后续问题生成方法
本发明公开了一种基于知识图谱和大语言模型的后续问题生成方法,主要用于在对话系统中生成后续问题,帮助用户探索信息并提供更好的用户体验。本发明对于给定的历史问答信息,首先进行意图识别,扩展相关背景知识,从对话中提取关键词,并...
王禄生苗泽一毕胜李政常伟杰
一种基于软模板和反事实推理的难度可控问题生成方法
本发明公开了一种基于软模板和反事实推理的难度可控问题生成方法,主要用于根据指定的难度标签有效地生成相应难度水平的问题。本发明对于给定的子图,首先设计一个启发式模板将其中的三元组转化为自然语言表达,并将子图的实体和关系的本...
毕胜苗泽一
一种基于网络表示学习的相似案例推荐方法
一种基于网络表示学习的相似案例推荐方法,主要用于给定法律文书的情况下在庞大的法律文书数据库中找出该法律文书最相似的10篇法律文书。本发明以互联网上的法律文书作为起点,利用爬虫技术爬取大量的法律文书,利用正则表达式对法律文...
黄焱晖毕胜漆桂林陈佳敏
文献传递
基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法
本发明公开了一种基于混合专家模型的复杂度可控的多样化问题生成方法,主要用于生成与文本相关的满足复杂度要求的自然语言问题。本发明以现有问答数据集中海量的问题数据为起点,提出了一种新型的问题复杂度评估方式,该方法由6个复杂度...
毕胜程茜雅漆桂林
一种基于大语言模型和辩论式判决模式的智能体模拟法庭审判的方法
本发明公开了一种基于大语言模型和辩论式判决模式的智能体模拟法庭审判的方法,本方法首先基于现实世界法庭审判环节,设置模拟法庭流程,然后将法庭中的角色划分为法官、原告、被告方三组,构建协作对抗并举的框架,定义各个角色的功能细...
毕胜王禄生苗泽一刘健宇常伟杰
一种基于网络表示学习的相似案例推荐方法
一种基于网络表示学习的相似案例推荐方法,主要用于给定法律文书的情况下在庞大的法律文书数据库中找出该法律文书最相似的10篇法律文书。本发明以互联网上的法律文书作为起点,利用爬虫技术爬取大量的法律文书,利用正则表达式对法律文...
毕胜黄焱晖漆桂林陈佳敏
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