申请/专利权人：平潭综合实验区智慧岛投资发展有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117668499A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/241;G06F18/213;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及一种基于机器学习的海洋公益诉讼线索研判方法，包括以下步骤：获取目标海洋公益诉讼的内容数据和与其相关联的多组输入线索；基于内容数据和各组输入线索识别目标海洋公益诉讼包含的相关元素放入元素集中，每一相关元素均与目标海洋公益诉讼的时间相对应；在元素集中根据优先级规则将预先设置的一组权重值分配给各相关元素；基于权重的排序从元素集中识别若干重要元素；基于一组标签分析各重要元素以生成一组分类特征；基于机器学习算法以及分类特征分类各重要元素，并对每一重要元素的输入线索相关性进行研判。

主权项：1.一种基于机器学习的海洋公益诉讼线索研判方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标海洋公益诉讼的内容数据和与其相关联的多组输入线索；基于内容数据和各组输入线索识别目标海洋公益诉讼包含的相关元素，并放入元素集中，每一相关元素均与目标海洋公益诉讼的时间相对应；在元素集中根据优先级规则将预先设置的一组权重值分配给各相关元素；基于权重的排序从元素集中识别若干重要元素；基于一组标签分析各重要元素以生成一组分类特征；基于机器学习算法以及分类特征分类各重要元素，并对每一重要元素的输入线索相关性进行研判；其中，所述基于一组标签分析各重要元素以生成一组分类特征的方法具体为：获取重要元素的若干关键描述字段，将各关键描述字段与标签组中的标签进行匹配，将匹配到的标签及对应的关键描述字段进行组合，并将标签与关键描述字段进行词向量转化，形成特征词向量作为分类特征；其中，所述基于机器学习算法以及分类特征分类各重要元素，并对每一重要元素的输入线索相关性进行研判的方法具体为：建立基于神经网络的分类模型；收集或生成元素相关描述字段及对应的描述标签的词向量形式，作为原始数据，基于原始数据对分类模型进行预训练；将各重要元素的特征词向量输入至完成预训练后的分类模型中，得到各重要元素的分类；基于各重要元素的分类结果；使用机器学习算法将线索中的关键描述字段与元素的类别进行初步匹配，基于初步匹配的结果，确定第一相关性权重；基于各重要元素的关键描述字段及线索中的关键描述字段确定每一重要元素与每一线索之间的重叠程度，基于重叠程度确定第二相关性权重；通过第一相关性权重和第二相关性权重计算每一重要元素与输入线索的相关性。

全文数据：

权利要求：

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