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题名一种面向法律文书的命名实体识别模型
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作者
卢睿
李林瑛
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机构
辽宁警察学院公安信息系
辽宁省公安大数据智能应用重点实验室
大连外国语大学软件学院
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出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第11期1783-1792,共10页
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基金
辽宁省科技厅应用基础研究计划(2023JH2/101300134)
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKMZ20221549)
+1 种基金
辽宁省研究生教育教学改革研究项目(LNYJG2022423)
辽宁省教育厅重点攻关项目(JYTZD2023088)。
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文摘
准确识别法律文书中的实体是构建智慧司法的基础,但通用的命名实体识别模型不能很好地识别法律文书中实体边界,识别结果不能与法律业务紧密结合。为有效提高法律文书中各实体的识别效果,文章提出一种面向法律文书的命名实体识别模型BBAG-NER。该模型首先利用BERT对字符序列进行编码,然后运用双向长短记忆神经网络和Attention分配不同权重以提高对实体边界的划分能力,最后采用全局指针识别备选司法实体片段,并通过实体分类器得到最终的实体类别。实验结果表明,在法律文书语料数据集上,BBAG-NER模型的F1值达到了89.18%,较BERT-CRF模型提高了2.1%,验证了模型整体的有效性。
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关键词
法律文书
命名实体识别
全局指针网络
双向长短时记忆
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Keywords
legal documents
named entity recognition
global pointer network
BiLSTM
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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