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Application of Bonafide in the LegalLens 2024 Shared Task: Using a Lightweight DeBERTa Encoder for Legal Violation Detection and Resolution
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内容提要
本研究提出了一种基于轻量化DeBERTa编码器的命名实体识别(NER)和自然语言推理(NLI)系统，用于检测法律违规行为。NER系统在LegalLens挑战中取得60.01%的F1分数，NLI系统达到84.73%。这两种系统的表现显著优于大型语言模型，展示了其在法律违规检测中的潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于轻量化DeBERTa编码器的命名实体识别(NER)和自然语言推理(NLI)系统。
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NER系统在LegalLens挑战中取得60.01%的F1分数。
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NLI系统在LegalLens挑战中取得84.73%的F1分数。
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这两种系统的表现显著优于大型语言模型，展示了其在法律违规检测中的潜力。
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