【摘 要】
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近年来,随着深度学习技术的不断发展,自然语言处理作为人工智能的一个重要分支,在许多垂直领域有了广泛的应用,如司法、教育、医疗等。在司法领域的庭审过程中,控辩双方往往
【机 构】
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大连理工大学计算机科学与技术学院,北京计算机技术及应用研究所,北京国双科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0830604),国家自然科学基金(61702080,61632011),中央高校基本科研业务费专项资金(DUT19RC(4)016),中国博士后基金(2018M631788)
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近年来,随着深度学习技术的不断发展,自然语言处理作为人工智能的一个重要分支,在许多垂直领域有了广泛的应用,如司法、教育、医疗等。在司法领域的庭审过程中,控辩双方往往围绕案件的争议焦点持有不同观点,而该焦点也是影响案件最终判决和量刑的关键所在,该文旨在识别并生成电子卷宗中的控辩焦点。由于控辩焦点的构成大多依赖对案情文本的分析概括,受此启发该文尝试将文本摘要的思想迁移到该任务中,结合生成对抗网络构建控辩焦点的生成模型,进而获得案件的控辩焦点。在裁判文书网的真实司法数据的基础上,开展了相关的实验。实验结果显示,
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