【摘 要】
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裁判文书是记载人民法院审理过程和裁判结果的重要法律文书。随着国家司法体系的不断完善,人民法律意识的不断提高,司法案件也在逐年增多,相应的裁判文书数量随之大量增加。相关人员快速从海量案例中搜索、了解所需指导性案例的难度日渐增大;研究一种司法裁判文书的自动文本摘要方法,帮助相关人员快速从海量案例中搜索、了解所需的指导性案例,提高审判人员工作效率,具有非常重要的研究意义和应用价值。司法裁判文书摘要生成任
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裁判文书是记载人民法院审理过程和裁判结果的重要法律文书。随着国家司法体系的不断完善,人民法律意识的不断提高,司法案件也在逐年增多,相应的裁判文书数量随之大量增加。相关人员快速从海量案例中搜索、了解所需指导性案例的难度日渐增大;研究一种司法裁判文书的自动文本摘要方法,帮助相关人员快速从海量案例中搜索、了解所需的指导性案例,提高审判人员工作效率,具有非常重要的研究意义和应用价值。司法裁判文书摘要生成任务旨在从裁判文书中自动抽取出能够反映主题的精简压缩版本。法条作为裁判文书重要的组成部分,在文书内容和文书语义结构上均发挥着重要作用。传统摘要生成方法应用于司法领域时没有考虑裁判文书的特点,忽略了法条在其中的重要作用,导致生成的摘要容易丢失重要信息,降低摘要生成性能。本文从法条这一审理逻辑脉络的重要组成部分入手,综合考虑裁判文书中重要内容和裁判依据与法条之间的共现关系,从传统自动文本摘要的角度出发,研究融合法条的司法裁判文书摘要生成方法。论文主要工作如下。（1）融合法条的生成式裁判文书摘要方法:通过研究司法领域裁判文书的文本结构和语义逻辑,挖掘法条在法官审判逻辑脉络中与案件重要内容的关系;利用法条具体内容,构建基于法条语义的外部知识编码器,将法条融入裁判文书摘要生成过程,辅助引导裁判文书的摘要生成过程,进一步保留摘要生成过程中的重要信息,提高模型摘要生成性能。（2）融合法条的分段式裁判文书摘要方法:基于融合法条的生成式裁判文书摘要算法的研究,考虑到长文本裁判文书在生成式模型中的语义丢失问题,构建“抽取+生成”的分段式摘要生成模型;为了缓解抽取阶段融入法条带来的冗余信息对抽取阶段模型性能的影响,采用强化学习对抽取和生成模型进行联合训练,使抽取模型根据最终生成的摘要自适应调节,且不影响生成模型阶段;有效提升了抽取阶段模型和整体模型的性能。
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