邢铁军

作品数：4被引量：13H指数：2
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发文期刊：《东北大学学报（自然科学版）》《计算机工程与应用》《清华大学学报（自然科学版）》《南京大学学报（自然科学版）》更多>>
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基于语义边界增强的司法命名实体识别被引量：1
《清华大学学报（自然科学版）》2024年第5期749-759,共11页张天宇 孙媛媛 杜文玉 邢铁军 林鸿飞 杨亮 
国家重点研发计划项目(2022YFC3301801);中央高校基本科研业务费资助项目(DUT22ZD205)。
法律文书命名实体识别是智慧司法的关键任务。现有的序列标注模型仅关注字符信息,导致在法律文书命名实体识别任务中无法获得语义和词语的上下文信息,且无法对实体的边界进行限制。因此,该文提出了一个融合外部信息并对边界限制的司法...
关键词：法律文书 外部法律信息 实体边界 命名实体识别 
基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第2期178-184,共7页王卓越 陈彦光 邢铁军 孙媛媛 杨亮 林鸿飞 
国家重点研发计划项目(2018YFC0830603)。
面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据...
关键词：实体关系联合抽取 多任务学习 智慧司法 
基于分层注意力循环神经网络的司法案件刑期预测被引量：1
《东北大学学报（自然科学版）》2022年第3期344-349,共6页李大鹏 赵琪珲 邢铁军 赵大哲 
国家重点研发计划项目(2018YFC0830601);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N171802001);沈阳市科技计划项目(21-104-1-12).
为了解决刑期预测任务准确率较差的问题,提出一种基于多通道分层注意力循环神经网络的司法案件刑期预测模型.该模型对传统的循环神经网络模型进行了改进,引入了BERT词嵌入、多通道模式和分层注意力机制,将刑期预测转化为文本分类问题....
关键词：刑期预测 分层注意力机制 双向门控循环单元 多通道 文本分类 
基于司法案例知识图谱的类案推荐被引量：9
《南京大学学报（自然科学版）》2021年第6期1053-1063,共11页黄治纲 谢新强 邢铁军 葛东 蔡晨秋 窦丽莉 王天翊 
国家重点研发计划(2018YFC0831200)。
近年来,伴随着人工智能的发展及法院裁判文书的公开化,"智慧司法"、案例推荐成为热点问题.针对案例推荐中存在的推荐准确性差、传统知识图谱向量化表示精度不高等问题,提出基于知识图谱的案件推荐(Knowledge Graph based Case Recommend...
关键词：知识图谱 信息抽取 表示学习 法条推荐 类案推荐 
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