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针对诉讼案件违法事实要素抽取效果依赖领域专业知识的特点,提出一种基于transformer双向编码器表示(bidirec-tional encoder representations from transformer,BERT)的诉讼案件违法事实要素自动抽取方法.首先,通过构建领域知识并采用谷歌BERT预训练语言模型进行训练得到拟合诉讼案件领域数据的模型参数和中文预训练字嵌入向量作为模型的输入,得到具有上下文相关的语义表示,以提高词嵌入的上下文语义质量.其次,采用循环卷积神经网络对文本进行编码并获取在文本分类任务中扮演关键角色的信息,提升案件违法事实要素抽取的效果.最后,采用focal函数作为损失函数关注难以区分的样本.违法事实要素抽取的工作是通过对文本标签进行分类得到的.实验测试表明,该方法对诉讼案件要素抽取的F1值为86.41%,相比其他方法性能均有提高.对模型注入领域内知识,也可以提高模型抽取准确率. 相似文献
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针对法学本科学生毕业论文存在应付和抄袭等问题,探讨法学专业本科毕业论文教学模式改革方案.主要就法学专业本科毕业论文教学模式存在的缺乏“预备性”教学环节、教学模式单一、评价机制不健全问题进行分析和探讨,提出增加“预备性”教学环节、调整单一教学模式、完善评价机制等改革建议. 相似文献
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以锆钛酸铅(PZT)为压电相,分别以Ni和非晶铁合金(Metal-glass)为磁致伸缩相,采用焊接的方法制备了层状磁电复合材料Ni/PZT/Ni和Metal-glass/PZT/Metal-glass,并研究其在0~100℃范围内的磁电效应.结果表明,通过焊接复合得到的2种层状磁电复合材料都表现出良好的温度稳定性,在0~100℃范围内磁电电压系数基本保持恒定,有望用于高温磁电器件的设计. 相似文献
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