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强大：结构可控的法律意见摘要生成
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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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关键要点
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该研究提出了一种在低资源环境下操作的法律决策摘要提取技术。
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研究者测试了一组使用顺序模型定位相关内容的模型。
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利用最大边际相关性处理冗余以组合摘要。
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展示了一种隐式方法以帮助培训模型生成更有信息量的摘要。
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多任务学习模型通过将修辞角色识别作为辅助任务提高摘要器性能。
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对美国退伍军人委员会的法律裁决数据集进行了广泛实验。
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实验结果表明，该方法的ROUGE得分与专业提取的摘要相匹配。
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