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合适的模型：法律多标签分类基线的评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一个新的多标签文本分类数据集EURLEX，包含57k个法律文档。实验证明，具有标签注意力的BIGRU模型优于其他模型。领域特定的WORD2VEC和ELMO嵌入进一步提高了性能。研究人员发现只考虑文档中的特定区域就足够，并使用fine-tune BERT获得了最佳结果。
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关键要点
- 该研究提出了一个新的多标签文本分类数据集EURLEX，包含57k个法律文档。
- 数据集注释有约4.3k个EUROVOC标签。
- 实验表明，具有标签注意力的BIGRU模型优于其他最先进的模型。
- 领域特定的WORD2VEC和ELMO嵌入进一步提高了模型性能。
- 研究发现只考虑文档中的特定区域就足够，规避了BERT的最大文本长度限制。
- 使用fine-tune BERT获得了最佳结果。
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