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首页> 外文会议>Conference on the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies >TOI-CNN: A Solution of Information Extraction on Chinese Insurance Policy
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TOI-CNN: A Solution of Information Extraction on Chinese Insurance Policy

机译：TOI-CNN：中国保险政策信息提取解决方案

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Contract analysis can significantly ease the work for humans using AI techniques. This paper shows a problem of Element Tagging on Insurance Policy (ETIP). A novel Text-Of-Interest Convolutional Neural Network (TOI-CNN) is proposed for the ETIP solution. We introduce a TOI pooling layer to replace traditional pooling layer for processing the nested phrasal or clausal elements in insurance policies. The advantage of TOI pooling layer is that the nested elements from one sentence could share computation and context in the forward and backward passes. The computation of backpropagation through TOI pooling is also demonstrated in the paper. We have collected a large Chinese insurance contract dataset and labeled the critical elements of seven categories to test the performance of the proposed method. The results show the promising performance of our method in the ETIP problem.
机译：合同分析可以大大简化使用AI技术的人员的工作。本文显示了保险单上的元素标记（ETIP）问题。针对ETIP解决方案，提出了一种新颖的兴趣文本卷积神经网络（TOI-CNN）。我们引入了一个TOI池化层来代替传统的池化层，以处理保险单中的嵌套短语或从句元素。 TOI池层的优势在于，一个句子中的嵌套元素可以在向前和向后传递中共享计算和上下文。本文还演示了通过TOI池进行反向传播的计算。我们已经收集了一个庞大的中国保险合同数据集，并标记了七个类别的关键要素，以测试该方法的性能。结果表明，我们的方法在ETIP问题中具有良好的性能。

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