基于BERT和关键词的属性-罪名分类

倪晴超; 殷聪珏; 赵冬华

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针对罪名分类研究中常出现的样本数据量少、罪名类别分布不均衡和罪名相似的问题,基于BERT和关键词,提出一种同时对属性和罪名进行分类的模型。首先,使用BERT对文本进行编码得到词向量,然后通过属性提取网络,进行属性提取任务的训练,再拼接上文本关键词向量,以区别相似罪名,进行罪名分类任务的训练。在裁判文书数据集上的实验结果表明,与BERT模型相比,所提方法在罪名分类任务上的精确率和F1值分别提高了0.9和8.46个百分点,有效提高了仅有少量数据的罪名类别的分类准确率,可以提高法律从业人士的工作效率。

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来源
《计算机应用》 |2021年第s02期|36-40|共5页
作者
倪晴超; 殷聪珏; 赵冬华;
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作者单位

复旦大学数学科学学院;

上海200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
法律智能; 罪名分类; BERT; 属性提取网络; 预训练语言模型;

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