检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:洪文兴 胡志强 翁洋[2] 张恒 王竹[4] 郭志新 HONG Wenxing;HU Zhiqiang;WENG Yang;ZHANG Heng;WANG Zhu;GUO Zhixin(School of Aerospace Engineering,Xiamen University,Xiamen,Fujian 361102,China;School of Mathematics,Sichuan University,Chengdu,Sichuan 610065,China;Galawxy Inc.,Chengdu,Sichuan 610036,China;School of Law,Sichuan University,Chengdu,Sichuan 610207,China;School of Public Affairs and Administration,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,Sichuan 611731,China)
机构地区:[1]厦门大学航空航天学院,福建厦门361102 [2]四川大学数学学院,四川成都610065 [3]成都星云律例科技有限责任公司,四川成都610036 [4]四川大学法学院,四川成都610207 [5]电子科技大学公共管理学院,四川成都611731
出 处:《中文信息学报》2020年第1期34-44,共11页Journal of Chinese Information Processing
基 金:国家重点研发计划(2018YFC0830300);福建省科技计划(2018H0035);厦门市科技计划(3502Z20183011)。
摘 要:以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理(NLP)为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在"机动车交通事故责任纠纷"案由下,和基准模型相比,实体识别的F1值可提升0.36,关系抽取的F1值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。Legal knowledge centered cognitive intelligence is an important topic for judicial artificial intelligence.This paper proposes an automated knowledge graph construction approach for judicial case facts.Based on the pre-training model,models for entity recognition and relation extraction are presented.For the entity recognition task,two pre-training based entity recognition models are compared.For the relation extraction task,a multi-task joint semantic relation extraction model is proposed incorporating translating embeddings.The knowledge representation learning of case facts is obtained while completing the relation extraction task.For"motor vehicle traffic accident liability dispute",compared with the baseline model,the entity recognition can be increased by 0.36 in F1 score,and the relation extraction by 2.37 F1 score.Based on the proposed method,a case facts knowledge graphs are established on a couple of hundred thousand judicial documents,enabling the semantic computing for judicial artificial intelligence applications such as case retrieval.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.3