针对普通法系统的低资源法院判决摘要
💡
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种在低资源环境下提取法律决策摘要的技术,利用有限的专家注释数据。通过顺序模型定位相关内容,并利用最大边际相关性处理冗余,生成组合摘要。通过隐式方法帮助培训建议模型生成更多有信息量的摘要。多任务学习模型通过辅助任务提高摘要器性能。实验结果表明,该方法能够实现与专业提取的摘要相匹配的得分。
🎯
关键要点
- 本研究提出了一种在低资源环境下提取法律决策摘要的技术。
- 该技术利用有限的专家注释数据进行操作。
- 使用顺序模型定位相关内容,并利用最大边际相关性处理冗余以生成组合摘要。
- 展示了一种隐式方法来帮助培训建议模型生成更多有信息量的摘要。
- 多任务学习模型通过辅助任务提高摘要器性能。
- 实验结果表明,该方法能够实现与专业提取的摘要相匹配的得分。
➡️