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基于因果事件抽取驱动关键法律要素感知的林法类案检索模型构建
1
作者
田萱
谢格云
吴志超
《农业机械学报》
2025年第8期411-418,446,共9页
林法类案检索旨在找到与输入案例事实相似的历史林法判决案例,在林业智能法律系统中发挥着核心作用。现有的类案检索模型缺乏对法律案文特定结构内关键法律要素的考虑,无法准确利用关键法律要素蕴含的深层语义信息,导致在相似候选案例...
林法类案检索旨在找到与输入案例事实相似的历史林法判决案例,在林业智能法律系统中发挥着核心作用。现有的类案检索模型缺乏对法律案文特定结构内关键法律要素的考虑,无法准确利用关键法律要素蕴含的深层语义信息,导致在相似候选案例的检索场景中表现欠佳。在林业法律案文中,关键法律要素通常出现在以林木为主体的因果事件中,为此,提出一种因果事件抽取驱动关键法律要素感知的林法类案检索模型(Causal event extraction-driven key legal element-aware model,CEKLE),该模型在将法律案文拆分为“前言”、“事实”、“分析”、“判决”和“尾文”5部分基础上,重点关注林业法律案文的“事实”与“分析”2部分,结合因果事件抽取,获取相应因果事件,从而准确感知案例关键法律要素位置,充分挖掘关键法律语义信息,以提升林法类案检索准确性。2个数据集上的实验结果表明,在林法类案检索中CEKLE优于最先进的基线模型。
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关键词
林法类案检索
关键
法律
要素
结构划分
因果事件抽取
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职称材料
面向借贷案件的相似案例匹配模型
被引量：
3
2
作者
曹发鑫
孙媛媛
+2 位作者
王治政
潘丁豪
林鸿飞
《计算机工程》
CSCD
北大核心
2024年第1期306-312,共7页
相似案例匹配任务是文本匹配在司法领域的具体应用之一,目的在于区分法律文书是否相似,对类案检索具有重要意义。与传统文本匹配任务相比,法律文本通常篇幅较长,同时相似案例匹配是针对相同案由案件的匹配,案情文本之间的差异较小,以往...
相似案例匹配任务是文本匹配在司法领域的具体应用之一,目的在于区分法律文书是否相似,对类案检索具有重要意义。与传统文本匹配任务相比,法律文本通常篇幅较长,同时相似案例匹配是针对相同案由案件的匹配,案情文本之间的差异较小,以往的文本匹配方法很难计算文本相似度。针对借贷案件文本匹配存在的问题,建立一种融合借贷案件关键要素的相似案例匹配模型。为了获取文本中更丰富的语义特征,构建正则表达式获得借贷案件的特定案件要素,如借款交付形式、借款人基本属性等,并与原有的案情文本相结合,联合学习法律文本与案件关键要素的语义特征。同时,利用共享权重的预训练模型分别对不同的文书进行编码,并且对预训练模型特定编码层的输出进行融合,得到更加丰富的语义信息。引入有监督对比学习框架,更好地利用样本信息,进一步提高相似案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,与LFESM模型相比,该模型在测试集上的准确率提高了1.05个百分点。
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关键词
相似案例匹配
孪生网络
对比学习
预训练模型
法律关键要素
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职称材料
题名
基于因果事件抽取驱动关键法律要素感知的林法类案检索模型构建
1
作者
田萱
谢格云
吴志超
机构
北京林业大学信息学院(人工智能学院)
出处
《农业机械学报》
2025年第8期411-418,446,共9页
基金
北京市科技计划项目(Z251100004525006)。
文摘
林法类案检索旨在找到与输入案例事实相似的历史林法判决案例,在林业智能法律系统中发挥着核心作用。现有的类案检索模型缺乏对法律案文特定结构内关键法律要素的考虑,无法准确利用关键法律要素蕴含的深层语义信息,导致在相似候选案例的检索场景中表现欠佳。在林业法律案文中,关键法律要素通常出现在以林木为主体的因果事件中,为此,提出一种因果事件抽取驱动关键法律要素感知的林法类案检索模型(Causal event extraction-driven key legal element-aware model,CEKLE),该模型在将法律案文拆分为“前言”、“事实”、“分析”、“判决”和“尾文”5部分基础上,重点关注林业法律案文的“事实”与“分析”2部分,结合因果事件抽取,获取相应因果事件,从而准确感知案例关键法律要素位置,充分挖掘关键法律语义信息,以提升林法类案检索准确性。2个数据集上的实验结果表明,在林法类案检索中CEKLE优于最先进的基线模型。
关键词
林法类案检索
关键
法律
要素
结构划分
因果事件抽取
Keywords
forestry legal case retrieval
key legal element
structure partition
causal event extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
面向借贷案件的相似案例匹配模型
被引量：
3
2
作者
曹发鑫
孙媛媛
王治政
潘丁豪
林鸿飞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CSCD
北大核心
2024年第1期306-312,共7页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3301801)
中央高校基本科研业务费专项资金(DUT22ZD205)。
文摘
相似案例匹配任务是文本匹配在司法领域的具体应用之一,目的在于区分法律文书是否相似,对类案检索具有重要意义。与传统文本匹配任务相比,法律文本通常篇幅较长,同时相似案例匹配是针对相同案由案件的匹配,案情文本之间的差异较小,以往的文本匹配方法很难计算文本相似度。针对借贷案件文本匹配存在的问题,建立一种融合借贷案件关键要素的相似案例匹配模型。为了获取文本中更丰富的语义特征,构建正则表达式获得借贷案件的特定案件要素,如借款交付形式、借款人基本属性等,并与原有的案情文本相结合,联合学习法律文本与案件关键要素的语义特征。同时,利用共享权重的预训练模型分别对不同的文书进行编码,并且对预训练模型特定编码层的输出进行融合,得到更加丰富的语义信息。引入有监督对比学习框架,更好地利用样本信息,进一步提高相似案例匹配的性能。在CAIL2019-SCM数据集上的实验结果表明,与LFESM模型相比,该模型在测试集上的准确率提高了1.05个百分点。
关键词
相似案例匹配
孪生网络
对比学习
预训练模型
法律关键要素
Keywords
Similar Case Matching(SCM)
Siamese network
contrastive learning
pretrained model
key legal element
分类号
TP391 [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
基于因果事件抽取驱动关键法律要素感知的林法类案检索模型构建
田萱
谢格云
吴志超
《农业机械学报》
2025
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职称材料
2
面向借贷案件的相似案例匹配模型
曹发鑫
孙媛媛
王治政
潘丁豪
林鸿飞
《计算机工程》
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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