面向法律案例模拟系统评价的句子匹配实现方法研究

发布时间：2022-01-09 10:14

　　人工智能技术的进步、司法数据的公开给法律行业带来的影响至宽至远。借助自然语言处理技术,建立专业领域知识库,辅助教师针对学生的自动评测是智能教学的趋势之一。法律案例模拟系统包含大量法律案例,充分依托互联网技术,模拟真实的诉讼流程,实现智能化教学,为探索法学教育的出路提供了一定启示。通过对法律案例模拟系统进行需求分析,将模拟系统的诉讼请求评价任务转换为诉讼请求和判决事项匹配问题。目前这方面的研究工作还较少有相关的文献报告,因此,本文对面向法律案例模拟系统评价的句子匹配实现方法进行了试验性的研究。主要工作有以下几点:（1）针对法律案例模拟系统的评价问题,开发一个法律案例诉讼请求和判决事项句子匹配数据集。该部分的工作内容主要包括:分析判决书的特点、判决书数据的爬取、诉讼请求和判决事项的抽取、设计合适的标注规范等。（2）研究无监督的诉讼请求和判决事项匹配方法。用基于简单加权词向量平均的匹配方法作为无监督匹配方法的基线系统,实现基于逆语料词频（smooth inverse frequency,SIF）加权词向量平均的匹配方法,该方法使用预训练词向量,融合大规模语料词频信息,对句中所有词对应的词向量... 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１功能模块图??

知网中义原之间有８中关系，例如：“上下位”关系、“同义”关系、“反??义”关系等。所有的义原之间组成了一个复杂的网状结构。在这８种关系中，最??重要的是“上下位”关系。该关系可以用如图２．２所示的树状层次结构来表示。??？？．＊＊■＊???（实体３??万物??—？、、??（物质??（生物??动物）?，植物＇）??广＾?、一．．??乂?￣＾??（’兽?＇?）?（、水果）??ｙ?＇、—＂?＼??，．一乂＇?，入、??Ｉ．走兽，）?（鸟）??图２．２义原“上下位”关系树状图??从关系树状图中，可以得出如下结论：??如果一对节点的重合度相同，则所处的语义树层越高，其语义距离越大。例??１１??

卷积层是卷积核在上一级输入层上通过指定步长的滑动窗口计算得到，卷积??方式根据卷积核处理输入边缘信息的方式不同分为两种，分别是窄卷积（Ｎａｒｒｏｗ??Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）和宽卷积（Ｗｉｄｅ?Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ），如图２．４，ＮＬＰ中的句子长度是不??同的，所以ＣＮＮ的输入矩阵大小无法确定，这取决于ｍ的大小，卷积层本质上??是个特征抽取层，可以设定超参数尸来指定特征抽取器（Ｆｉｌｔｅｒ）的数量，对于??某个：Ｆｉｌｔｅｒ来说，可以认为有一个Ａ?大小的移动窗口从输入矩阵的第一个字开??始不断往后移动，其中Ａ：是Ｆｉｌｔｅｒ指定的窗口大小，ｄ是词向量（Ｗｏｒｄ?Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）??长度。对于某个时刻的窗口，通过神经网络的非线性变换，将窗口内的输入值转??１５??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3578514