一个新的上下文感知类案匹配与推荐方法

许梓涛; 黄炳森; 潘微科; 明仲

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一个新的上下文感知类案匹配与推荐方法

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根据现有的类案推荐方法得到的相似案件,其精确度通常很难满足法官的需求,辅助判案效果有限。为此,提出了一个基于上下文感知的类案匹配和推荐模型(CASCMR).模型为实现端到端高效率的文本匹配与推荐,使用多语义文档表达框架,并通过文本向量预先计算与存储,减少匹配时间,进而提高效率。具体而言,为了更好地对法律长文本进行建模,CASCMR使用BERT对数据进行编码,利用其注意力机制捕获文本长距离依赖信息。同时,考虑法律文本从局部到全局的信息,利用双向LSTM和CNN分别获取文本的上下文信息和局部语义特征,提高法律文本的表征能力,从而提升模型的预测性能。将所提出的模型应用到中国法研杯2019相似案件匹配任务,实验结果显示,与目前最好的方法相比,匹配和推荐精度的提升效果较为明显。

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来源
《太原理工大学学报》 |2022年第1期|80-88|共9页
作者
许梓涛; 黄炳森; 潘微科; 明仲;
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作者单位

深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室;

广东深圳518060;

深圳大学人工智能与数字经济广东省实验室(深圳);

广东深圳518060;

深圳大学计算机与软件学院;

广东深圳518060;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
类案匹配; 类案推荐; BERT; 注意力机制; 法律人工智能;

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