Objektif utama adalah untuk mengenal pasti pelanggan yang dikaitkan dengan setiap dokumen melalui salah satu pengecam berikut:
Matlamatnya adalah untuk mengekstrak nama pelanggan daripada dokumen undang-undang menggunakan Pengecaman Entiti Dinamakan (NER). Begini cara saya menghampiri tugas:
Data: Saya mempunyai koleksi dokumen undang-undang dalam format PDF. Tugasnya adalah untuk mengenal pasti pelanggan yang disebut dalam setiap dokumen menggunakan salah satu pengecam berikut:
Anggaran nama pelanggan (cth., "John Doe")
Nama pelanggan yang tepat (cth., "Doe, John A.")
Anggaran nama firma (cth., "Firma Guaman Doe")
Nama firma yang tepat (cth., "Doe, John A. Firma Undang-undang")
Kira-kira 5% daripada dokumen tidak termasuk mana-mana entiti pengecam.
Set Data: Untuk membangunkan model, saya menggunakan 710 dokumen PDF "benar", yang dibahagikan kepada tiga set: 600 untuk latihan, 55 untuk pengesahan dan 55 untuk ujian.
Label: Saya diberi fail Excel dengan entiti yang diekstrak sebagai teks biasa, yang perlu dilabelkan secara manual dalam teks dokumen. Menggunakan format penandaan BIO, saya melakukan langkah berikut:
Tandai permulaan entiti dengan "B-
Teruskan menandakan token berikutnya dalam entiti yang sama dengan "I-
Jika token bukan milik mana-mana entiti, tandakannya sebagai "O".
Pendekatan Alternatif: Model seperti LayoutLM, yang turut mempertimbangkan kotak sempadan untuk token input, berpotensi meningkatkan prestasi tugas NER. Walau bagaimanapun, saya memilih untuk tidak menggunakan pendekatan ini kerana, seperti yang sering berlaku, saya telah menghabiskan sebahagian besar masa projek untuk menyediakan data (cth., memformat semula fail Excel, membetulkan ralat data, pelabelan). Untuk menyepadukan model berasaskan kotak terikat, saya perlu memperuntukkan lebih banyak masa.
Walaupun regex dan heuristik secara teorinya boleh digunakan untuk mengenal pasti entiti mudah ini, saya menjangkakan bahawa pendekatan ini akan menjadi tidak praktikal, kerana ia akan memerlukan peraturan yang terlalu rumit untuk mengenal pasti entiti yang betul dengan tepat di kalangan calon berpotensi lain (mis., nama peguam, kes nombor, peserta lain dalam prosiding). Sebaliknya, model ini mampu belajar membezakan entiti yang berkaitan, menjadikan penggunaan heuristik tidak diperlukan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengenalpasti Klien yang Dikaitkan dengan Dokumen Undang-undang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Dengan pembangunan industri mata wang maya, platform perdagangan mata wang digital maya di seluruh dunia menjadi semakin kuat. Artikel ini memberi tumpuan kepada platform aplikasi mata wang digital sepuluh maya di dunia pada tahun 2025, termasuk Binance, OKX, Gate.io, Kraken, Gemini, FTX, Bybit, Kucoin, Huobi dan Coinbase. Platform ini dikenali untuk ciri -ciri canggih mereka, pelbagai pasangan transaksi, yuran yang rendah dan prestasi yang stabil, menyediakan pengguna dengan pelbagai pilihan perdagangan mata wang maya.

Banyak penerbit ETF berebut untuk memohon SolanaeTf, tetapi BlackRock masih menahan diri? Artikel ini akan mentafsirkan fenomena ini. Permohonan SolanaEtf Boom Suruhanjaya Sekuriti dan Bursa (SEC) telah menerima permohonan SolanaEtf yang dikemukakan oleh beberapa institusi, termasuk Bitwise, 21Shares, Vaneck, Canarycapital dan Grayscale. Bloomberg meramalkan bahawa kebarangkalian Solana Spot ETF diluluskan pada akhir tahun ini adalah setinggi 70%, yang berkait rapat dengan sikap mesra pentadbiran Trump terhadap kriptografi. Penubuhan "Franklin Solanatrust" Franklin juga membayangkan permohonan potensinya untuk Solanaetf. Walau bagaimanapun, Sol
![Bitcoin [BTC] berada di aliran menurun selepas kehilangan tahap sokongan $ 92,000 pada minggu terakhir Februari](https://img.php.cn/upload/article/001/246/273/174209101774967.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40)
Petunjuk teknikal seperti OBV menunjukkan bahawa tekanan jualan telah dominan, yang bermaksud lebih banyak kerugian mungkin akan berlaku.

Strategi SUI Blockchain (nilai maksimum boleh diekstrak) dan masa depan Outlook MEV telah menjadi isu teras dalam bidang blockchain, yang berkaitan dengan peluang penyortiran dan arbitraj transaksi. SUI komited untuk membimbing pembangunan MEV melalui Cadangan Penambahbaikan SUI (SIP) dan mekanisme lain, memastikan ketelusan, keselamatan transaksi, kesihatan rangkaian, dan ganjaran peserta. Sebagai tambahan kepada mekanisme yang sedia ada, lebih banyak mekanisme dirancang untuk diperkenalkan untuk memastikan prinsip -prinsip terasnya dapat membimbing evolusi MEV secara berkesan. Prinsip reka bentuk dan pertimbangan setiap transaksi Sui mengandungi peluang keuntungan yang berpotensi. Ekosistem MEV Sui terdiri daripada mekanisme berikut: mekanisme penyerahan transaksi MeV MEV Peluang Pelepasan Mekanisme MEV

Cryptocurrency sentiasa menjadi alam di mana canggih teknologi memenuhi cita -cita berani, dan ia hanya menjadi lebih menarik pada masa akan datang. Oleh kerana kecerdasan buatan terus berkembang, terdapat segelintir aset digital yang

Sejak pelancaran rangkaian bebas Pinetwork (PI), ia terus menarik perhatian komuniti cryptocurrency. Berbeza dengan prestasi baru -baru ini kriptografi arus perdana seperti Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) dan Solana (SOL), harga PI telah meningkat terhadap trend. PI Cryptocurrency: Penyenaraian Binance boleh menjadi pemangkin untuk harga lonjakan harga (PI) harga momentum ke atas PI kuat kini berharga $ 1.6750, jauh lebih tinggi daripada rendah sebelumnya $ 0.6020. Aktiviti perdagangan dan minat pelabur terus berkembang, dan trend harga masa depan PI telah menjadi tumpuan perhatian pasaran. Prestasi Pasaran PI: Tahap Rebound dan Rintangan Utama Pi Mainnet Bermula Pada Permulaan

Sepuluh mata wang maya percuma disenaraikan: 1. Platform ini masing -masing mempunyai kelebihan sendiri.

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
