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双向注意力文本关键词匹配法条推荐
被引量：
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作者
丁娜
刘鹏
+1 位作者
邵惠鹏
王学奎
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期79-88,共10页
提出一种双向注意力文本关键词匹配的法条推荐模型(BiAKLaw)。该模型以预训练语言模型BERT作为基础匹配模型,利用双向注意力机制提取字符级对齐特征和关键词差异特征,融合对齐特征、差异特征和关键词语义表征来提升匹配效果。在裁判文...
提出一种双向注意力文本关键词匹配的法条推荐模型(BiAKLaw)。该模型以预训练语言模型BERT作为基础匹配模型,利用双向注意力机制提取字符级对齐特征和关键词差异特征,融合对齐特征、差异特征和关键词语义表征来提升匹配效果。在裁判文书交通肇事和故意伤害数据集上的实验结果表明,与BERT模型相比,BiAKLaw在评价指标F1上分别提升3.74%和3.43%。
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关键词
法条推荐
案件事实
文本匹配
注意力机制
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题名
双向注意力文本关键词匹配法条推荐
被引量：
1
1
作者
丁娜
刘鹏
邵惠鹏
王学奎
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室
江苏省徐州市铜山区公安局法制大队
阿里巴巴集团有限公司
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期79-88,共10页
基金
中国矿业大学研究生创新计划(2023WLJCRCZL111)资助。
文摘
提出一种双向注意力文本关键词匹配的法条推荐模型(BiAKLaw)。该模型以预训练语言模型BERT作为基础匹配模型,利用双向注意力机制提取字符级对齐特征和关键词差异特征,融合对齐特征、差异特征和关键词语义表征来提升匹配效果。在裁判文书交通肇事和故意伤害数据集上的实验结果表明,与BERT模型相比,BiAKLaw在评价指标F1上分别提升3.74%和3.43%。
关键词
法条推荐
案件事实
文本匹配
注意力机制
Keywords
law recommendation
case fact
text matching
attention mechanism
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双向注意力文本关键词匹配法条推荐
丁娜
刘鹏
邵惠鹏
王学奎
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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