【摘 要】
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当前面向中文内容的自动摘要模型应用于法律裁判文书时,主要采用抽取式方法进行摘要.但由于法律文本比较冗长、结构化程度较低,抽取式摘要的精准度和可靠性有所欠缺.为了获得法律裁判文书的高质量文本摘要,文中提出了一种生成式多模型融合的自动摘要方法.在Seq2Seq模型的基础上,引入注意力(attention)机制,同时通过Bert预训练和强化学习等方法,结合选择门技术,提出了BASR(Bert Based Attention Seq2Seq Reinforced Model)模型.将50000篇法律裁判文书作为语
【机 构】
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中国政法大学法治信息管理学院 北京 102249;浙江大学数字法治研究院 杭州 310008
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当前面向中文内容的自动摘要模型应用于法律裁判文书时,主要采用抽取式方法进行摘要.但由于法律文本比较冗长、结构化程度较低,抽取式摘要的精准度和可靠性有所欠缺.为了获得法律裁判文书的高质量文本摘要,文中提出了一种生成式多模型融合的自动摘要方法.在Seq2Seq模型的基础上,引入注意力(attention)机制,同时通过Bert预训练和强化学习等方法,结合选择门技术,提出了BASR(Bert Based Attention Seq2Seq Reinforced Model)模型.将50000篇法律裁判文书作为语料,以小额诉讼和简易程序类型的裁判文书为代表性研究对象,实验结果证明新模型有较好的效果,在ROUGE评价中相比传统的Seq2Seq+Attention模型取得了均值5.81％的性能提升.
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