【摘 要】
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近年来,随着智慧司法的推进,裁判文书作为重要的研究对象,衍生了诸多任务,但是针对裁判文书的研究大多数均基于刑事案件,缺乏对民事案件领域下的研究。本文结合预训练词向量、文本分类模型、孪生网络结构等技术,对民间借贷这一细分领域下的案件事实相似度量进行研究,为司法领域“同案同判”提供有价值的参考。主要工作如下:（1）本文提出了基于Albert-Tiny与DPCNN的案件事实标签分类模型,并将模型倒数第二
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近年来,随着智慧司法的推进,裁判文书作为重要的研究对象,衍生了诸多任务,但是针对裁判文书的研究大多数均基于刑事案件,缺乏对民事案件领域下的研究。本文结合预训练词向量、文本分类模型、孪生网络结构等技术,对民间借贷这一细分领域下的案件事实相似度量进行研究,为司法领域“同案同判”提供有价值的参考。主要工作如下:（1）本文提出了基于Albert-Tiny与DPCNN的案件事实标签分类模型,并将模型倒数第二个全连接层的输出作为输入文本的向量表示。本文在民间借贷一审判决书构建的数据集上进行实验,对比了不同的预训练词向量（word2vec、AlbertTiny）、特征提取结构（Text CNN、Text RCNN、DPCNN）、损失函数（交叉熵损失、焦点损失）,发现基于Albert-Tiny和DPCNN的模型在测试集上的准确率较高,且焦点损失能在一定程度上加快训练时的收敛速度、提高模型准确率。此外,本文发现特征提取层使用注意力机制并采用标签平滑归一化方法后模型的准确率能从79.65%提升到为81.22%,增加了1.97个百分点,提高了使用该模型进行文本表示时的准确性与可靠性,加强了模型的泛化能力。（2）针对案件事实相似度量任务,提出了基于孪生网络结构的相似案件匹配模型。该模型在案件事实标签分类模型的基础上计算输入案件的文本特征向量,并将孪生网络结构应用在特征提取层,通过交互层的空间注意力模块与向量相似度量方法捕获两个输入文本之间的联系、提高模型的准确率,然后通过比较相似度阈值与模型计算所得相似值的大小来判断两个输入文本的相似性。该模型在本文数据集上对比了空间注意力模块与向量相似度量方法对模型的影响,验证了模型的有效性。
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