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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》
北大核心
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
ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
2
作者
张乔一
张瑞
霍光煜
《北京林业大学学报》
北大核心
2025年第10期128-138,共11页
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图...
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图像中全局上下文信息方面具有天然优势,尤其适用于形态多变的复杂环境。设计针对树木的视觉提示调优VPT机制,其通过在特征中注入可学习提示(prompts),优化模型在林地高密度树冠、光照变化及不同树种结构下的特征提取能力,提高对不同林分类型的适应性。设计卷积模块的注意力机制模块,利用其在局部感知基础上的长距离依赖建模能力,有效强化模型对树木遮挡、重叠及形态相似目标的辨别能力,提高整体检测的鲁棒性与准确性。设计一个树木检测解码器,通过多层卷积、归一化、GELU激活与上采样操作逐步还原空间分辨率,以生成的目标密度图实现树木计数与定位。【结果】该方法在提升森林、城市场景下的树木检测鲁棒性的同时,增强了模型在多尺度树木目标上的泛化能力。在Larch Casebearer数据集和Urban Tree数据集上进行的实验显示,与其他主流模型相比,该方法的MAE和RMSE最多分别降低了2.53、3.99,表明其泛化能力更强,具有最优的树木检测性能。可视化实验结果表明,在密集森林场景和复杂城市场景中,所提模型均具有较高的树木检测准确率。消融实验的结果证明了模型主要模块的有效性。【结论】基于Vision Transformer的面向复杂场景的树木计数与定位方法能够充分发挥ViT的全局建模能力及视觉提示调优机制任务适应性,结合卷积模块的注意力机制,有效提升复杂场景树木计数与定位的精度与鲁棒性。
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关键词
目标识别
树木计数
树木定位
复杂场景
Vision
Transformer(ViT)
视觉提示调优(VPT)
注意力机制
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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
)
国家
林业
草原
林业
智能
信息
处理工程技术研究中心
出处
《农业机械学报》
北大核心
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—计算机应用技术]
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职称材料
题名
ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
2
作者
张乔一
张瑞
霍光煜
机构
北京林业大学
信息学
院
(
人工智能
学院
)
首都师范
大学
数学科
学院
出处
《北京林业大学学报》
北大核心
2025年第10期128-138,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62402046)
北京林业大学科技创新计划项目(BLX202358)。
文摘
【目的】针对复杂场景中树木检测的挑战,如遮挡、背景干扰及密集分布等,本研究提出一种基于Vision Transformer(ViT)的树木检测方法(ViT-Count),提升模型对复杂场景中树木的检测精度与鲁棒性。【方法】采用ViT作为基础模型,其在捕捉图像中全局上下文信息方面具有天然优势,尤其适用于形态多变的复杂环境。设计针对树木的视觉提示调优VPT机制,其通过在特征中注入可学习提示(prompts),优化模型在林地高密度树冠、光照变化及不同树种结构下的特征提取能力,提高对不同林分类型的适应性。设计卷积模块的注意力机制模块,利用其在局部感知基础上的长距离依赖建模能力,有效强化模型对树木遮挡、重叠及形态相似目标的辨别能力,提高整体检测的鲁棒性与准确性。设计一个树木检测解码器,通过多层卷积、归一化、GELU激活与上采样操作逐步还原空间分辨率,以生成的目标密度图实现树木计数与定位。【结果】该方法在提升森林、城市场景下的树木检测鲁棒性的同时,增强了模型在多尺度树木目标上的泛化能力。在Larch Casebearer数据集和Urban Tree数据集上进行的实验显示,与其他主流模型相比,该方法的MAE和RMSE最多分别降低了2.53、3.99,表明其泛化能力更强,具有最优的树木检测性能。可视化实验结果表明,在密集森林场景和复杂城市场景中,所提模型均具有较高的树木检测准确率。消融实验的结果证明了模型主要模块的有效性。【结论】基于Vision Transformer的面向复杂场景的树木计数与定位方法能够充分发挥ViT的全局建模能力及视觉提示调优机制任务适应性,结合卷积模块的注意力机制,有效提升复杂场景树木计数与定位的精度与鲁棒性。
关键词
目标识别
树木计数
树木定位
复杂场景
Vision
Transformer(ViT)
视觉提示调优(VPT)
注意力机制
Keywords
object detection
tree counting
tree localization
complex scenes
Vision Transformer(ViT)
visual prompt tuning(VPT)
attention mechanism
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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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》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
ViT-Count:面向冠层遮挡的Vision Transformer树木计数定位方法
张乔一
张瑞
霍光煜
《北京林业大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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