基于语义关联的中文网页主题词提取方法研究*

提出了一种基于语义关联的中文网页主题词提取方法,首先借助滑动窗口和“知网”计算词语间的语义相似度,形成候选名词对集合;然后基于该集合生成无向图表示词语间的语义联系,并通过该无向图对主题词权重进行建模;最后选取权值较高的名词作为主题词。实验结果表明,相比未建立语义关联的主题词提取方法,本方法在查准率、召回率和F1测度值上均有一定的提高,当提取主题词个数为7时,本方法召回率和F1测度值达到最大值,且分别较传统方法最大值提高了12.5%和9.53%。     

多粒度信息关系增强的多标签文本分类

基于深度学习的多标签文本分类方法存在两个主要缺陷:缺乏对文本信息多粒度的学习,以及对标签间约束性关系的利用.针对这些问题,提出一种多粒度信息关系增强的多标签文本分类方法.首先,通过联合嵌入的方式将文本与标签嵌入到同一空间,并利用BERT预训练模型获得文本和标签的隐向量特征表示.然后,构建3个多粒度信息关系增强模块:文档级信息浅层标签注意力分类模块、词级信息深层标签注意力分类模块和标签约束性关系匹配辅助模块.其中,前两个模块针对共享特征表示进行多粒度学习:文档级文本信息与标签信息浅层交互学习,以及词级文本信息与标签信息深层交互学习.辅助模块通过学习标签间关系来提升分类性能.最后,所提方法在3个代表性数据集上,与当前主流的多标签文本分类算法进行了比较.结果表明,在主要指标Micro-F1、MacroF1、nDCG@k、P@k上均达到了最佳效果.     

基于多任务联合训练的法律文本机器阅读理解模型

随着裁判文书等司法大数据不断积累,如何将人工智能与法律相结合成为了法律智能研究的热点.该文针对2020中国法研杯司法人工智能挑战赛(CAIL2020)的机器阅读理解任务,提出了一种基于多任务联合训练的机器阅读理解模型.该模型将阅读理解任务划分为四个子模块:文本编码模块、答案抽取模块、答案分类模块和支持句子判别模块.此外...     

全局和局部信息融合的案情关键要素识别

司法人工智能中主要挑战性问题之一是案情关键要素识别,现有方法仅将案情要素作为一个命名实体识别任务,导致识别出的多数信息是无关的.另外,也缺乏对文本的全局信息和词汇局部信息的有效利用,导致要素边界识别的效果不佳.针对这些问题,提出一种融合全局和局部信息的关键案情要素识别方法.所提方法首先利用BERT模型作为司法文本的输入共享层以提取文本特征.然后,在共享层之上建立司法案情要素识别、司法文本分类(全局信息)、司法中文分词(局部信息)这3个子任务进行联合学习模型.最后,在两个公开数据集上测试所提方法的效果,结果表明:所提方法 F1值均超过了现有的先进方法,提高了要素实体分类的准确率并减少了识别边界错误问题.