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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。

时空数据集 收集时空数据集以用于网络科学，深度学习和通用机器学习研究。 内容 匈牙利的水痘病例 描述 匈牙利每周水痘（儿童疾病）病例的时空数据集。 该数据集由一个县级邻接矩阵和2005年至2015年之间的县级报告病例的时间序列组成。有两个特定的相关任务： 县级病例数预测。 国家一级的病例数预测。 链接 特性 导演：没有。 节点功能：是。 时间的：是的。 匈牙利县 节点数 20 边缘 61 密度 0.3211 传递性 0.4134 可能的任务 计数数据回归 引用 @misc { rozemberczki2021chickenpox , title = { {Chickenpox Cases in Hungary: a Benchmark Dataset for Spatiotemporal Signal Processing with Graph Neural

研究 发布基于飞轮的前沿研究工作，包括CV，NLP，KG，STDM等领域的顶会论文和比赛冠军模型。 目录 计算机视觉 任务类型 目录 简介 论文链接 图像检索 基于GNN的快速图像检索。 车流统计 AICITY2020车流统计竞赛数据集A TOP1方案。 -- 车辆再识别 给定目标车辆，在检索库中检索同id车辆，支持多种特征子网络。 -- 车辆异常检测 在监控视频中检测车辆异常情况，例如车辆碰撞，失速等。 -- 医学图像分析 任务：在AS-OCT图像的公共数据集上进行闭角类型分类和巩膜突点定位；相应模型：对应以上各任务的替代模型。 -- 光流估计 基于金字塔式处理，逐层学习细部光流，设计代价容量函数三原则的CNN模型，用于光流估计。 语义分割 针对多个数据集的图像语义分割模型的实现，包括Cityscapes，Pascal Context和ADE20K。 -- 轻量化检测 百度之星轻量化检测比赛评估工具。 -- 地标检索与识别 基于检索的地标检索与识别系统，支持地标型与非地标型识别，识别与检索结果相结合的多重识别结果投票和重新排序。 图像分类 模型利用重定义网络（URNet）

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