首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于BERT与法条知识驱动的法条推荐方法
引用本文:唐光远,郭军军,余正涛,张亚飞,高盛祥.基于BERT与法条知识驱动的法条推荐方法[J].山东大学学报(理学版),2021,56(11):24-30.
作者姓名:唐光远  郭军军  余正涛  张亚飞  高盛祥
作者单位:1.昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500;2.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室, 云南 昆明 650500
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61762056,61866020,61761026,61972186);云南省自然科学基金资助项目(2018FB104)
摘    要:针对传统法条推荐方法知识利用不足的问题,结合预训练BERT模型,提出了一种基于司法领域法律条文知识驱动的法条推荐方法。首先基于BERT预训练模型对法条知识和案件描述分别进行表征,并基于双向LSTM对案件描述文本进行特征提取,然后基于注意力机制提取融合法条知识的案件描述文本特征,最终实现法条智能推荐。该方法在法研杯公共数据集上,法条推荐F1值达到0.88,结果表明,融合法条知识的BERT模型对法条推荐具有显著提升作用,并且可以有效地解决易混淆法条推荐问题。

关 键 词:法条推荐  BERT模型  法条知识融合  注意力机制  

Method of recommendation based on knowledge driven by BERT and law
TANG Guang-yuan,GUO Jun-jun,YU Zheng-tao,ZHANG Ya-fei,GAO Sheng-xiang.Method of recommendation based on knowledge driven by BERT and law[J].Journal of Shandong University,2021,56(11):24-30.
Authors:TANG Guang-yuan  GUO Jun-jun  YU Zheng-tao  ZHANG Ya-fei  GAO Sheng-xiang
Institution:1. Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunan, China;2. Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China
Abstract:
Keywords:recommendation of law  BERT model  knowledge fusion of law  attention mechanism  
点击此处可从《山东大学学报(理学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《山东大学学报(理学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号