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針對(duì)訴訟案件違法事實(shí)要素抽取效果依賴領(lǐng)堿專業(yè)知識(shí)的特點(diǎn)，提岀一種基于 transformer雙向編碼器表示（ bidirec∽o(hù)nal encoder representations from transformer，BERT）的訴訟案件違法事實(shí)要素自動(dòng)抽取方法。首先，通過構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)并采用谷歌BER預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練得到擬合訴訟案件領(lǐng)琙欻據(jù)的模型參欻和中文預(yù)訓(xùn)練字嵌λ向量作為模型的輸入，得到具有上下文相關(guān)的語義表示，以提高詞嵌入的上下文語義質(zhì)量。其次，采用循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行編碼并獲取在本分類任務(wù)中扮演關(guān)鍵角色的信息，提升案件違法事實(shí)要素抽取的效果。最后，采用 focal函數(shù)作為損失函數(shù)關(guān)注難以區(qū)分的樣本。違法事實(shí)要素抽取的工作是通過對(duì)文本標(biāo)簽進(jìn)行分類得到的。實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，該方法對(duì)訴訟案件要素抽取的F值為86.41%，相比其他方法性能均有提高。對(duì)模型注入領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)，也可以提高模型抽取準(zhǔn)確率。
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