【摘 要】
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要素抽取是将用户关心的重点内容抽取出来,是证据分析、辅助阅卷、类案推荐、文书生成等任务的基础,属于智慧司法领域中的一项基础性任务。本文针对基于序列标注的要素抽取方
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要素抽取是将用户关心的重点内容抽取出来,是证据分析、辅助阅卷、类案推荐、文书生成等任务的基础,属于智慧司法领域中的一项基础性任务。本文针对基于序列标注的要素抽取方案中不能有效支持要素之间相互覆盖情况的问题,提出一种基于机器阅读理解技术的要素抽取方法,具体来讲就是借鉴目前在机器阅读理解任务中,广泛使用的文 档到问题,以及问题到文档的双向注意力机制,将序列标注问题转化成要素标签和文章内容的匹配问题,并且增加了序列标注多任务学习。实验结果表明,在裁判文书上要素抽取宏平均F1值达到97.42%,同时要素覆盖问题也
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