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2021-12-25 15:07:43
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几乎所有的法律都是用自然语言表达的； 因此，自然语言处理 (NLP) 是大规模理解和预测规律的关键组成部分。 NLP 将非结构化文本转换为计算机可以理解和分析的形式表示。 NLP 和法律的交叉点准备创新，因为 (i.) 越来越多的数字化机器可读法律文本数据存储库，(ii.) 算法和硬件改进驱动的 NLP 方法的进步，以及 (iii. ) 由于当前实践效率低下而提高法律服务有效性的潜力。NLP 是一个很大的领域，与计算机科学相关的许多研究领域一样，它正在Swift发展。 在 NLP 中，本文主要关注统计机器学习技术，因为它们展示了推进文本信息系统的重要前景，并且在可预见的未来可能会相关。首先，我们简要概述了不同类型的法律文本和不同类型的法律文本。机器学习方法来处理这些文本。 我们介绍了将单词和文档表示为数字的核心思想。 然后我们描述了利用法律文本数据来完成任务的 NLP 工具。 在此过程中，我们用斜体定义了重要的 NLP 术语，并提供了示例来说明这些工具的实用性。 我们描述了自动总结内容（情感分析、文本摘要、主题模型、提取属性和关系、文档相关性评分）、预测结果和回答问题的方法。
2021-12-22 14:39:48
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2021-12-21 17:18:19
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外汇储备和汇率波动与我国货币政策中间目标的典型相关分析，闵家喜，，本文借助SAS软件的cancorr过程对外汇储备和汇率波动与我国货币政策中间目标关系进行了典型相关分析。结论认为:人民币对美元和港元汇�
2021-12-17 13:46:55
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