基于SVM算法的智能法律助手 - 资源下载

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基于SVM算法的智能法律助手

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概述

项目简介

项目基于Spring Cloud，Vue构建，平台针对需要维权的用户而设计，主要提供如下三个功能模块。一，提供问答服务模块。用户可以在本模块中描述一句替换的话，系统将为用户推送出与用户描述相似的问题及答案。二，罪名推测模块。用户可以输入一个场景，系统将给用户推出此场景可能触发的罪名，量刑区间，以及可能触发的法律法规。三，相似判定文书查询模块。用户可以将自己的决策文书输入到系统中，系统将会为用户推送相似的决策文书。

使用说明

项目搭建

初步SpringCloud版本：Finchley.SR2。开发工具：IDEA。 Maven版本：3.3.9。

前端

nodejs版本：v10.14.1 安装命令： npm安装服务

SVM

推荐：使用封装好的SVM算法模型的Docker合并优点如下：

基于Docker构建，可移植性很好，同学们可以直接拉取到自己服务器的Docker上，开箱即用。
添加了ApacheThrift依赖项，将算法模型封装成Thrift-Server，实现了和Java-SpringCloud的异步RPC通信。

Nginx相关配置

荐使用Nginx服务器代理静态资源。当前项目使用Nginx按照如下几个工作，同学们自行可以参照提供的配置项做适当修改。

Nginx代理Vue打包生成的静态资源。
解决前段端的跨域配置。
将用户在前端请求转发到SpringCloud网关。

ElasticSearch相关

版本：推荐使用6.2.4 创建索引：实体类->索引

问答模块索引的建立脚本

PUT  / ai_answer_question
{
“映射”： {
   “ answer_question ” ： {
     “属性” ： {
       “标题” ： {
         “类型”： “文本”，
         “分析器”： “ ik_max_word ”，
         “字段”： { //添加搜索推荐建议
          “建议” ：{
             “类型“ ： ”完成“，//特定的类型
            ”分析器“： ” ik_max_word “  //指定分词器
          }
        }
      }，
      “内容”： {
         “类型”： “文本”， 
         “分析器”： “ ik_max_word ”
      }
    }
  }
}
}

另外两个模块的测试类像下面这样写测试类，通过Templateless脑创建就行

@RunWith（SpringRunner 。类）
@SpringBootTest
公共 类 CrimeTest {

@Autowired 
ElasticsearchTemplate模板;
@Autowired 
CrimeRepository存储库；
@Test 
public  void  deleteIndex（）{
     模板。deleteIndex（犯罪。类）;
}

 @Test 
 public  void  testCreateIndexAndMapping（）{
    模板。的createIndex（犯罪。类）;
    模板。putMapping（犯罪。类）;
 }
}