在法律判决预测领域中,案件描述通常具有相似的结构,而现有的预测方法容易忽略不同案件间的要素差异,难以有效利用案件要素特征,导致模型预测准确率不高.此外,罪名预测任务还面临易混淆罪名问题.针对上述问题,提出了一种融合案件要素和...在法律判决预测领域中,案件描述通常具有相似的结构,而现有的预测方法容易忽略不同案件间的要素差异,难以有效利用案件要素特征,导致模型预测准确率不高.此外,罪名预测任务还面临易混淆罪名问题.针对上述问题,提出了一种融合案件要素和案件属性的罪名预测多任务学习模型(Case Elements And Attributes Multi-Task Learning Model,简称CEAT-MLM),通过挖掘案件要素及案件属性与罪名之间的关联关系,将案件属性预测和罪名预测进行联合建模,达到提升罪名预测准确率的目标.实验结果表明,本文提出的模型相较于通用的文本分类模型具有显著的性能提升,并与法律判决领域的典型模型相比,Macro-F1得分提升了1.76%.展开更多
针对自升式平台在多层土地基中桩靴穿刺计算方法的局限性,文章系统梳理了两层土、三层土及三层以上多层土地基中穿刺计算的规范方法及最新研究进展,并结合粤东海域风电场站桩过程的实测数据开展反演分析。研究发现,现有ISO(internationa...针对自升式平台在多层土地基中桩靴穿刺计算方法的局限性,文章系统梳理了两层土、三层土及三层以上多层土地基中穿刺计算的规范方法及最新研究进展,并结合粤东海域风电场站桩过程的实测数据开展反演分析。研究发现,现有ISO(international organization for standardization)规范方法在预测多层土地基承载力时存在忽略土层界面变化、土塞效应及黏土应变速率和应变软化等问题,而基于桩靴破坏机理的新方法虽能改善预测精度,但仅适用于特定土层条件,实际工程中的普适性较差。通过反演分析,本文进一步揭示了不同方法在复杂地质条件下的适用性,并提出未来研究应聚焦于开发能够考虑真实地基破坏模式、土层界面变化及土塞效应的通用计算方法,以提升多层土地基中桩靴穿刺风险评估的可靠性。展开更多
文摘在法律判决预测领域中,案件描述通常具有相似的结构,而现有的预测方法容易忽略不同案件间的要素差异,难以有效利用案件要素特征,导致模型预测准确率不高.此外,罪名预测任务还面临易混淆罪名问题.针对上述问题,提出了一种融合案件要素和案件属性的罪名预测多任务学习模型(Case Elements And Attributes Multi-Task Learning Model,简称CEAT-MLM),通过挖掘案件要素及案件属性与罪名之间的关联关系,将案件属性预测和罪名预测进行联合建模,达到提升罪名预测准确率的目标.实验结果表明,本文提出的模型相较于通用的文本分类模型具有显著的性能提升,并与法律判决领域的典型模型相比,Macro-F1得分提升了1.76%.
文摘针对自升式平台在多层土地基中桩靴穿刺计算方法的局限性,文章系统梳理了两层土、三层土及三层以上多层土地基中穿刺计算的规范方法及最新研究进展,并结合粤东海域风电场站桩过程的实测数据开展反演分析。研究发现,现有ISO(international organization for standardization)规范方法在预测多层土地基承载力时存在忽略土层界面变化、土塞效应及黏土应变速率和应变软化等问题,而基于桩靴破坏机理的新方法虽能改善预测精度,但仅适用于特定土层条件,实际工程中的普适性较差。通过反演分析,本文进一步揭示了不同方法在复杂地质条件下的适用性,并提出未来研究应聚焦于开发能够考虑真实地基破坏模式、土层界面变化及土塞效应的通用计算方法,以提升多层土地基中桩靴穿刺风险评估的可靠性。
