基于BBCAL模型的法条自动推送方法

摘要：

针对公益诉讼案件内容复杂难以理解,专业术语特征难以有效提取等问题,提出一种面向公益诉讼案件的法条自动推送模型.使用BERT模型获取案件词向量,引入BiLSTM模型挖掘词向量更深层次的含义,解决长期依赖问题,设计CNN不同的卷积核尺寸提取不同粒度的专业术语特征信息,引入注意力机制,获取与当前任务最相关的特征.实验结果表明,在公益诉讼案件数据上,该方法的法条自动推送F1值为89.04％,相比传统的方法效果均有提高,验证了其可行性.

关键词：公益诉讼案件;法条自动推送;基于变换器的双向编码器表征技术;卷积神经网络;注意力机制

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;山西省应用基础研究计划青年科技研究基金项目;山西省研究生创新基金项目;国家重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：827-834