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:张虎[1] 季泽 王宇杰 李茹[1,2] ZHANG Hu;JI Ze;WANG Yujie;LI Ru(School of Computer and Information Technology,Shanxi University,Taiyuan,Shanxi 030006,China;Key Laboratory of Ministry of Education for Computation Intelligence and Chinese Information Processing,Shanxi University,Taiyuan,Shanxi 030006,China)
机构地区:[1]山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006 [2]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006
出 处:《中文信息学报》2022年第6期80-89,共10页Journal of Chinese Information Processing
基 金:国家自然科学基金(62176145);国家社会科学基金(18BYY074);山西省自然科学基金(201901D111028)。
摘 要:随着人工智能与大数据技术的快速发展,基于自然语言理解的智慧司法服务研究已受到越来越多的关注。裁判文书是记载人民法院审理过程和结果的法律文本,记录了法院庭审过程中诉辩双方的完整陈述,但其缺点是未展现出具有鲜明逻辑交互关系的诉辩互动论点对,难以为法官梳理案件争议焦点提供更好的服务。目前针对互动论点对识别的研究主要面向英文论坛数据,且主要从获取论点不同层面的特征入手,所提方法的鲁棒性与泛化能力较差。该文以识别司法裁判文书中存在逻辑交互关系的诉辩论点对为目标,重点从互动论点的语义表示、互动论点对之间的交互关系和模型鲁棒性等方面进行研究,基于此,提出了结合预训练语言模型、注意力机制和对抗训练的互动论点对识别方法。实验结果表明,该文方法既提升了裁判文书诉辩互动论点对识别的精度,也提升了模型的鲁棒性。The research on intelligent justice service based on natural language understanding has attracted more and more attention.To better provide the judge with the focal points of the disputes in the case,this paper is focused on identifying the logical interactive argument pairs between the prosecution and the defense in the judgment documents.We investigate the semantic representation of the interactive argument,the interaction between interactive argument pairs,and so on.We present a method combining the pre-trained language model,the attention mechanism,and the adversarial training to identify interactive argument pairs.Experimental results show that the proposed method improves the accuracy in the identification of as well as the robustness of the model.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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