Research on the Review and Processing of Evidence for Public Interest Litigation Based on Computer Vision Technology
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes public interest litigation and its salient features, and organizes the audit rules for the electronic transformation of litigation evidence.Aiming at the phenomenon of varying text length in litigation evidence, a joint CTC-Attention decoding model (HCADecoder) based on bigram hybrid labeling is proposed.Based on the existing research on computer vision technology for target number prediction, the stacked object occlusion problem existing in special scenes is proposed, and an algorithm for predicting the number of stacked objects combining planar density map and depth map is proposed.Combined with the public interest litigation evidence document corpus dataset, we analyze the recognition of basic elements of litigation evidence by text label recognition algorithm, and select the commonly used precision rate P, recall rate R and F1 value to evaluate the recognition results of basic elements.Subdivide the text length of litigation evidence and analyze the recognition accuracy of each algorithm on different text lengths.Bring the text label recognition algorithms into real cases to analyze the element extraction.For this paper, we propose monocular image target counting algorithm, which is brought into different scenarios for performance testing.This paper proposes text label recognition algorithm with evidence image target counting algorithm for litigation evidence text image recognition with mean value at 80%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».