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申请/专利权人：武汉众智数字技术有限公司
摘要：一种基于贝叶斯算法的法律案件推荐方法及存储介质，方法包括：从历史法律案件中的提取反映案件性质和内容的特征词；计算各特征词的权重，基于各特征词的权重值，确定关键特征词；采用词嵌入技术将关键特征词转换为高维向量；构建基于贝叶斯算法的法律案件推荐模型，通过基于关键特征词的高维向量训练所述法律案件推荐模型；对于新的法律案件，提取其关键特征词并获取对应的高维向量，并通过训练好的法律案件推荐模型，计算新的法律案件与历史法律案件的相关性概率，从而推荐出相似的历史案件。本发明能够有效提高案件推荐的准确性和效率，为法律专业人士提供有力的辅助工具。
主权项：1.一种基于贝叶斯算法的法律案件推荐方法，其特征在于，所述方法包括：从历史法律案件中的提取反映案件性质和内容的特征词；计算各特征词的权重，基于各特征词的权重值，确定关键特征词；采用词嵌入技术将关键特征词转换为高维向量；构建基于贝叶斯算法的法律案件推荐模型，通过基于关键特征词的高维向量训练所述法律案件推荐模型；对于新的法律案件，提取其关键特征词并获取对应的高维向量，并通过训练好的法律案件推荐模型，计算新的法律案件与历史法律案件的相关性概率，从而推荐出相似的历史案件。
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百度查询： 武汉众智数字技术有限公司 一种基于贝叶斯算法的法律案件推荐方法及存储介质
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