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题名基于BBCAL模型的法条自动推送方法
被引量：3
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作者
张青
王肖霞
孙豫峰
杨风暴
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机构
中北大学信息与通信工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期827-834,共8页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0830800)
山西省应用基础研究计划青年科技研究基金项目(201901D211233)
+1 种基金
山西省研究生创新基金项目(2020SY368)
内燃机可靠性国家重点实验室开放课题基金项目(skler-202011)。
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文摘
针对公益诉讼案件内容复杂难以理解,专业术语特征难以有效提取等问题,提出一种面向公益诉讼案件的法条自动推送模型。使用BERT模型获取案件词向量,引入BiLSTM模型挖掘词向量更深层次的含义,解决长期依赖问题,设计CNN不同的卷积核尺寸提取不同粒度的专业术语特征信息,引入注意力机制,获取与当前任务最相关的特征。实验结果表明,在公益诉讼案件数据上,该方法的法条自动推送F1值为89.04%,相比传统的方法效果均有提高,验证了其可行性。
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关键词
公益诉讼案件
法条自动推送
基于变换器的双向编码器表征技术
卷积神经网络
注意力机制
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Keywords
public interest litigation cases
automatic legal push
bidirectional encoder representation from transformers
convolutional neural network
Attention mechanism
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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