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基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取
1
作者
翁洋
向迪
+2 位作者
郭晓冬
洪文兴
李鑫
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1021-1029,共9页
裁判文书信息抽取旨在对裁判文书中包含的信息进行结构化处理,是法律人工智能研究的重要任务.目前的研究多是把裁判文书的信息抽取任务看成一个多标签文本分类任务,而没有考虑标签之间的依赖性.为此,提出了基于深度条件依赖网络的裁判...
裁判文书信息抽取旨在对裁判文书中包含的信息进行结构化处理,是法律人工智能研究的重要任务.目前的研究多是把裁判文书的信息抽取任务看成一个多标签文本分类任务,而没有考虑标签之间的依赖性.为此,提出了基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取框架,用于裁判文书的案件要素信息抽取和争议焦点信息抽取.该框架由两部分组成,一是框架前端的特征提取网络用来挖掘裁判文书的文本特征,二是框架后端的标签关系网络来构建多个标签间的依赖性关系.在两个真实数据集上的实验结果表明,该模型在基线上都取得了显著且一致的改进,并且具有很好的扩展性,在该框架下可以获得多标签文本分类任务效果的提升.
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关键词
裁判文书
信息抽取
案件要素
争议焦点
依赖关系建模
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职称材料
题名
基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取
1
作者
翁洋
向迪
郭晓冬
洪文兴
李鑫
机构
四川大学数学学院
厦门大学航空航天学院
四川大学法学院
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1021-1029,共9页
基金
国家重点研发计划(2020YFC0832400)
四川省重点研发计划(2021YFS0397)。
文摘
裁判文书信息抽取旨在对裁判文书中包含的信息进行结构化处理,是法律人工智能研究的重要任务.目前的研究多是把裁判文书的信息抽取任务看成一个多标签文本分类任务,而没有考虑标签之间的依赖性.为此,提出了基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取框架,用于裁判文书的案件要素信息抽取和争议焦点信息抽取.该框架由两部分组成,一是框架前端的特征提取网络用来挖掘裁判文书的文本特征,二是框架后端的标签关系网络来构建多个标签间的依赖性关系.在两个真实数据集上的实验结果表明,该模型在基线上都取得了显著且一致的改进,并且具有很好的扩展性,在该框架下可以获得多标签文本分类任务效果的提升.
关键词
裁判文书
信息抽取
案件要素
争议焦点
依赖关系建模
Keywords
judgment documents
information extraction
case elements
dispute focus
dependency modeling
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度条件依赖网络的裁判文书信息抽取
翁洋
向迪
郭晓冬
洪文兴
李鑫
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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