案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要

是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案件要素异构图的抽取式摘要模型。首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法,构建一个由句子节点、词节点和案件要素节点组成的异构图,来捕捉句子间的关联关系,最后对句子进行分类,生成摘要。在基于百度百科构建的案件舆情数据集上进行实验,结果表明,模型相比基于注意力机制融入案件要素的方法在ROUGE-L上取得14.22个百分点的提升。     

案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要方法

案件舆情摘要是从涉及特定案件的新闻文本簇中,抽取能够概括其主题信息的几个句子作为摘要.案件舆情摘要可以看作特定领域的多文档摘要,与一般的摘要任务相比,可以通过一些贯穿于整个文本簇的案件要素来表征其主题信息.在文本簇中,由于句子与句子之间存在关联关系,案件要素与句子亦存在着不同程度的关联关系,这些关联关系对摘要句的抽取有着重要的作用.提出了基于案件要素句子关联图卷积的案件文本摘要方法,采用图的结构来对多文本簇进行建模,句子作为主节点,词和案件要素作为辅助节点来增强句子之间的关联关系,利用多种特征计算不同节点间的关联关系.然后,使用图卷积神经网络学习句子关联图,并对句子进行分类得到候选摘要句.最后,通过去重和排序得到案件舆情摘要.在收集到的案件舆情摘要数据集上进行实验,结果表明：提出的方法相比基准模型取得了更好的效果,引入要素及句子关联图对案件多文档摘要有很好的效果.     

基于预训练语言模型的案件要素识别方法

案件要素识别指将案件描述中重要事实描述自动抽取出来,并根据领域专家设计的要素体系进行分类,是智慧司法领域的重要研究内容。基于传统神经网络的文本编码难以提取深层次特征,基于阈值的多标签分类难以捕获标签间的依赖关系,因此该文提出了基于预训练语言模型的多标签文本分类模型。该模型采用以Layer-attentive策略进行特征融合的语言模型作为编码器,使用基于LSTM的序列生成模型作为解码器。在“CAIL2019”数据集上进行实验,该方法比基于循环神经网络的算法在F₁值上平均可提升7.4%,在相同超参数设置下宏平均F₁值比基础语言模型(BERT)平均提升3.2%。     

基于事件要素加权的新闻摘要提取方法

为帮助读者从海量新闻报道中快速了解某一事件的来龙去脉,分析了新闻事件中事件要素对生成摘要的影响,结合新闻事件演变式发展的特点,提出了一种基于事件要素加权的新闻摘要提取方法。通过对事件要素的加权,对转移概率矩阵进行改进,有效地按时间顺序提取出摘要信息,使得最后生成的摘要包含更多的新闻要素细节信息,增加了输出时间轴摘要的细节性和可读性。实验结果证明了所提算法的有效性。     

基于案件要素指导及深度聚类的新闻与案件相关性分析

新闻与案件相关性分析是案件领域新闻舆情分析的基础,其可以转化为文本聚类问题。由于缺乏有效的监督信息,传统聚类方法易导致聚类发散,降低结果的准确性。针对案件和新闻文本的特点,该文提出了基于案件要素指导及深度聚类的新闻与案件相关性分析方法。该方法首先抽取出重要的句子表征文本;然后利用案件要素对案件进行表征,用于初始化聚类中心,指导聚类的搜索过程;最后选用卷积自编码器获得文本表征,利用重构损失和聚类损失联合训练网络,使文本的表征更接近于案件,并将文本表征和聚类过程统一到同一框架中,交替更新自编码器参数及聚类模型参数,实现文本聚类。实验表明,该文的方法较基线方法在准确率上提高了4.61%。     

基于神经自回归分布估计的涉案新闻主题模型构建方法

神经主题模型能有效获取文本的深层语义特征,但现有的神经主题模型忽略了外部知识对获取主题分布的帮助.因此,针对涉案主题分析任务,该文提出了一种基于神经自回归分布估计的涉案新闻主题模型构建方法.以案件要素作为外部知识对iDocNADEe模型进行了扩展,通过计算案件要素与主题词的相关度来构建注意力机制对iDocNADEe模型...     

基于主题交互图的案件话题摘要

从案件相关的话题评论中生成简短的话题描述对于快速了解案件舆情有着重要作用, 其可以看做是基于用户评论的多文档摘要任务. 然而用户评论中含有较多噪声且生成摘要所需的重要信息分散在不同的评论句中, 直接基于序列模型容易生成错误或不相关的摘要. 为了缓解上述问题, 提出一种基于主题交互图的案件话题摘要方法, 将嘈杂的用户评论组织为主题交互图, 利用图来表达不同用户评论之间的关联关系, 从而过滤重要的用户评论信息. 具体来说, 首先从评论句中抽取案件要素, 然后构造以案件要素为节点, 包含案件要素的句子为内容的主题交互图; 然后利用图Transformer网络生成图中节点的表征, 最后生成简短的话题描述. 在收集的案件话题摘要数据集上的实验结果表明, 所提方法是一种有效的数据选择方法, 能够生成连贯、事实正确的话题摘要.     

基于关键词结构编码的涉案微博评价对象抽取模型

涉案微博评价对象抽取旨在从微博评论中识别出用户评价的案件对象词项,有助于掌握大众对于特定案件不同方面的舆论。现有方法通常将评价对象抽取视为一个序列标注任务,但并未考虑涉案微博的领域特点,即评论通常围绕正文中出现的案件关键词展开讨论。为此,本文提出一种基于关键词结构编码的序列标注模型,进行涉案微博评价对象抽取。首先从微博正文中获取多个案件关键词,并使用结构编码机制将其转换为关键词结构表征,然后将该表征通过交互注意力机制融入评论句子表征,最后利用条件随机场（Conditional random field, CRF）抽取评价对象词项。在两个案件的数据集上进行了实验,结果表明：相较于多个基线模型,本文方法性能得以提升,验证了所提方法的有效性。     

基于动态记忆案件描述的涉案微博评论讽刺句检测方法

涉案微博评论讽刺句检测的难点在于评论句字面语义与实际情感存在着较大差异,仅利用评论本身的特征难以判断,而涉案微博正文是案件的事实性描述,可以将其作为评论讽刺句检测的依据。为此,该文提出一种基于动态记忆案件描述的讽刺检测方法。首先利用动态记忆机制对微博正文进行案件特征抽取,其次利用注意力机制获得评论句特征,并与案件特征进行一致性比较,最后基于比较的特征进行讽刺句分类。实验结果表明,该文所提出方法的准确率和F₁值分别达到85.65%和85.91%,较基线模型有较大提升,验证了案件描述对涉案微博评论讽刺句检测有很好的支撑作用。     

基于CRF的交通肇事诉讼案件关键要素抽取

针对案件判决相关人员办理诉讼案件案头杂、采集信息散、办案时间长等问题,提出一个基于条件随机场的交通肇事诉讼案件关键要素抽取模型.该模型借鉴信息抽取技术,通过构建关键要素标注集并建成语料库,设计不同的特征模板,充分结合交通肇事领域诉讼案件的文本特点,考虑窗口长度以及不同特征的选择和组合,基于PyCharm平台对交通肇事诉...