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【24h】

VNLawBERT: A Vietnamese Legal Answer Selection Approach Using BERT Language Model

机译：Vnlawbert：使用BERT语言模型的越南法律答案选择方法

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Recently, with the development of NLP (Natural Language Processing) methods and Deep Learning, there are several solutions to the problems in question answering systems that achieve superior results. However, there are not many solutions to question-answering systems in the Vietnamese legal domain. In this research, we propose an answer selection approach by fine-tuning the BERT language model on our Vietnamese legal question-answer pair corpus and achieve an 87% F1-Score. We further pre-train the original BERT model on a Vietnamese legal domain-specific corpus and achieve a higher F1-Score than the original BERT at 90.6% on the same task, which could reveal the potential of a new pre-trained language model in the legal area.
机译：最近，随着NLP（自然语言处理）方法和深度学习的发展，有几个解决问题的问题答案系统的问题，可以实现卓越的结果。但是，越南法律领域的质疑答案系统没有许多解决方案。在这项研究中，我们通过微调越南法律问题答案对词组的BERT语言模型来提出答案选择方法，达到87％F1分数。我们进一步在越南法律域特定语料库上预先培训了原始BERT模型，比同一任务的90.6％的原始BERT达到了更高的F1分数，这可以揭示新的预先接受训练的语言模型的潜力法律领域。

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