该研究提出了一种在低资源环境下操作的技术,用于在法律决策摘要中提取摘要。研究者测试了一组使用顺序模型定位相关内容的模型,并利用最大边际相关性来处理冗余以组合摘要。通过多任务学习模型变体,将修辞角色识别作为辅助任务来进一步提高摘要器的性能。实验结果表明,该方法可以实现与专业提取的摘要相匹配的得分。
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