典型文献
融合案件要素的相似案例匹配
文献摘要：
相似案例匹配是智慧司法中的重要任务,其通过对比两篇案例的语义内容判别二者的相似程度,能够应用于类案检索、类案类判等.相对于普通文本,法律文书不仅篇幅更长,文本之间的区别也更微妙,传统深度匹配模型难以取得理想效果.为了解决上述问题,该文根据文书描写规律截取文书文本,并提出一种融合案件要素的方法来提高相似案件的匹配性能.具体来说,该文以民间借贷案件为应用场景,首先基于法律知识制定了6种民间借贷案件要素,利用正则表达式从法律文书中抽取案件要素,并形成词独热形式的案件要素表征;然后,对法律文本倒序截取,并通过BERT编码得到法律文本表征,解决法律文本的长距离依赖问题;接着使用线性网络融合法律文本表征与案件要素表征,并使用BiLSTM对融合的表征进行高维度化表示;最后通过孪生网络框架构建向量表征相似性矩阵,通过语义交互与向量池化进行最终的相似度判断.实验结果表明,该文模型能有效处理长文本并建模法律文本的细微差异,在CAIL2019-SCM公共数据集上优于基线模型.
文献关键词：
相似案例匹配;案件要素;预训练语言模型
中图分类号：
作者姓名：
刘权;余正涛;高盛祥;何世柱;刘康
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500;昆明理工大学 云南省人工智能重点实验室,云南 昆明 650500;中国科学院 自动化研究所,北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]刘权;余正涛;高盛祥;何世柱;刘康-.融合案件要素的相似案例匹配)[J].中文信息学报,2022(11):140-147
A类：
CAIL2019
B类：
案件要素,相似案例匹配,智慧司法,两篇,语义内容,相似程度,类案检索,类案类判,法律文书,篇幅,微妙,深度匹配,匹配模型,描写,截取,匹配性能,具体来说,民间借贷,法律知识,正则表达式,成词,法律文本,倒序,BERT,文本表征,长距离依赖,线性网络,网络融合,BiLSTM,高维度,孪生网络,网络框架,框架构建,向量表征,语义交互,池化,相似度判断,长文,细微,微差,SCM,公共数据,基线模型,预训练语言模型
AB值：
0.389846
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