【摘 要】
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目前,我国大力推进法治建设,法律领域呈现“案多人少”的现象。将人工智能技术应用于法律领域能够加快推进我国智慧司法建设,提高司法人员工作效率。本文针对实现法律智能问答的两个阶段性任务展开研究,即主题分类和事件检测任务。本文的主要研究内容如下:主题分类任务是指对用户提出的法律咨询问题进行主题划分。由于缺乏标注数据,传统的监督学习方法在稀疏标注情况下的效果不佳。针对这一问题,本文构建了一个小样本主题分类
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目前,我国大力推进法治建设,法律领域呈现“案多人少”的现象。将人工智能技术应用于法律领域能够加快推进我国智慧司法建设,提高司法人员工作效率。本文针对实现法律智能问答的两个阶段性任务展开研究,即主题分类和事件检测任务。本文的主要研究内容如下:主题分类任务是指对用户提出的法律咨询问题进行主题划分。由于缺乏标注数据,传统的监督学习方法在稀疏标注情况下的效果不佳。针对这一问题,本文构建了一个小样本主题分类数据集,并提出一种基于多注意力原型网络的法律领域主题分类模型。对于同一类别的实例,该模型首先通过实例-维度级注意力机制尽可能的突出各类实例的关键特征,缓解特征稀疏问题,然后通过原型网络实现主题分类。最后,在小样本主题分类、Amazon、Huff Post和Few Rel数据集上对本文提出的基于多注意力的原型网络模型进行实验对比分析,验证了该方法的有效性、优越性和领域特性。事件检测任务是指识别法律案件描述中包含的事件类型。一个完整的案件描述通常由一段包含多个不同类型事件的长文本构成,而且可能会存在触发词不明显或者不存在的情况。针对上述问题,本文构建了一个婚姻家庭类法律案件数据集,并提出一种基于层次聚类的篇章级多事件检测模型。该模型首先通过基于语义距离的层次聚类算法将案件描述划分为多个簇;分析每个簇中的语法结构,根据词之间的依赖关系提取表示事件发生的动词链;然后利用双向长短期记忆网络学习簇特征向量,并与动词链特征向量进行拼接,辅助识别簇中的事件类型,实现篇章级多事件检测。最后,在婚姻家庭类法律案件数据集上对本文提出的基于层次聚类的篇章级多事件检测模型进行实验对比分析,验证了该方法的有效性和优越性。
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