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题名基于Attention模型的法律文书生成研究
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作者
徐惠
苏同
俞鹏飞
江全胜
朱咸军
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机构
南京航空航天大学
金陵科技学院
东部战区总医院
江苏省信息分析工程研究中心
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出处
《无线互联科技》
2023年第1期111-115,129,共6页
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基金
中国博士后科学基金新冠肺炎疫情防控专项资助,项目编号:2020T130129ZX
江苏省博士后科研资助计划,项目编号:2019K086
+1 种基金
金陵科技学院2019年度校级科研基金孵化项目,项目编号:jit-fhxm-201912
金陵科技学院高层次人才科研启动基金资助,项目编号:JIT-B-201703。
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文摘
法律文书的自动生成可以有效缓解法律服务行业中人力资源不足的问题,让用户足不出户就可方便享受到法律咨询服务。适用于法律文书的自动生成技术的研究,在减轻法律工作者文书工作上和普通人叙述法律案件时更规范地描述法律内容具有重要的现实意义。文章提出一种筛选案件要素信息,在Encoder-Decoder模型中加入注意力机制的Attention模型,最终生成合格的法律文书。实验表明,该模型优化了LSTM模型对长文本的记忆效果,能够较好地完成生成法律文书任务。
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关键词
法律文书
LSTM
Encoder-Decoder
Attention模型
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Keywords
legal documents
LSTM
Encoder-Decoder
attention
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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