云南省人工智能重点实验室

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论文作者：	刘权，余正涛，高盛祥*，何世柱，刘康.
论文名称：	融合案件要素的相似案例匹配
论文发表刊物：	中文信息学报
论文发表时间：	2022
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论文摘要：
相似案例匹配是智慧司法中的重要任务,其通过对比两篇案例的语义内容判别二者的相似程度,能够应用于类案检索、类案类判等。相对于普通文本,法律文书不仅篇幅更长,文本之间的区别也更微妙,传统深度匹配模型难以取得理想效果。为了解决上述问题,该文根据文书描写规律截取文书文本,并提出一种融合案件要素的方法来提高相似案件的匹配性能。具体来说,该文以民间借贷案件为应用场景,首先基于法律知识制定了6种民间借贷案件要素,利用正则表达式从法律文书中抽取案件要素,并形成词独热形式的案件要素表征;然后,对法律文本倒序截取,并通过 BERT编码得到法律文本表征,解决法律文本的长距离依赖问题;接着使用线性网络融合法律文本表征与案件要素表征,并使用 BiLSTM对融合的表征进行高维度化表示;最后通过孪生网络框架构建向量表征相似性矩阵,通过语义交互与向量池化进行最终的相似度判断。实验结果表明,该文模型能有效处理长文本并建模法律文本的细微差异,在 CAIL2019-SCM 公共数据集上优于基线模型。
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