【摘 要】
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随着社会法治化发展,法院受案数量呈爆发式增长,各证据要素之间关联较弱,影响法律审判效率.基于上述问题,提出一种基于深度学习的多维度证据要素关联关系抽取模型,设计基于BERT_BiGRU_CNN模型的证据要素关联关系抽取算法.本文以裁判文书为数据集,使用BERT训练所需字词向量,开展BERT、BERT_CNN、BERT_BiGRU以及BERT_BiGRU_CNN的对比研究,研究关系抽取技术在证据要素间的识别效果.研究表明,采用BERT_BiGRU_CNN算法在多要素证据关联关系之间的识别效果最好,且相比于其
【机 构】
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中国人民解放军61646部队,北京100191;中经柏诚科技(北京)有限责任公司,北京100096;中国司法大数据研究院有限公司,北京100043
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随着社会法治化发展,法院受案数量呈爆发式增长,各证据要素之间关联较弱,影响法律审判效率.基于上述问题,提出一种基于深度学习的多维度证据要素关联关系抽取模型,设计基于BERT_BiGRU_CNN模型的证据要素关联关系抽取算法.本文以裁判文书为数据集,使用BERT训练所需字词向量,开展BERT、BERT_CNN、BERT_BiGRU以及BERT_BiGRU_CNN的对比研究,研究关系抽取技术在证据要素间的识别效果.研究表明,采用BERT_BiGRU_CNN算法在多要素证据关联关系之间的识别效果最好,且相比于其他模型,BERT_BiGRU_CNN的F1得分达到84.3％.
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