【摘 要】
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互联网正越来越多地渗透到人们生活的方方面面,记录和储存了各个领域不断产生的大量数据。其中在法律领域,由最高法院所设立的中国裁判文书网统一公布各级人民法院的生效裁判文书。近年来,随着国家法治体系的完善和公民维权意识的增强,各类诉讼案件的数量不断增加,每日新增的裁判文书的数目也迅速增长。一篇裁判文书的字数通常在两千字左右,对于相关从业人员或有查阅需求的普通公民而言,完全依靠人工方式阅读大量这种篇幅的文
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互联网正越来越多地渗透到人们生活的方方面面,记录和储存了各个领域不断产生的大量数据。其中在法律领域,由最高法院所设立的中国裁判文书网统一公布各级人民法院的生效裁判文书。近年来,随着国家法治体系的完善和公民维权意识的增强,各类诉讼案件的数量不断增加,每日新增的裁判文书的数目也迅速增长。一篇裁判文书的字数通常在两千字左右,对于相关从业人员或有查阅需求的普通公民而言,完全依靠人工方式阅读大量这种篇幅的文字无疑是耗费时间和精力的。为了降低裁判文书的阅读成本,提高相关工作人员或普通查阅者的工作效率,将摘要自动生成技术应用于裁判文书已经成为了一种迫切的需求。深度学习网络是目前非常流行的一种摘要生成的方法,近年来很多工作将深度学习网络应用在包括新闻在内的各种文本类型的摘要生成任务中,并取得了很好的训练成果。然而,直接将这些摘要生成模型应用于中文裁判文书摘要生成任务并不能取得令人满意的效果。这首先是因为裁判文书通常包括数千个词汇,远远超出了大多数模型的处理能力,基于注意力机制的模型虽然可以通过自注意力模块捕捉远距离上下文信息,但由于注意力计算的复杂程度与序列长度的二次方成正比,导致处理长文本的代价变得非常高昂;其次是因为词表的限制导致裁判文书中许多和人名、地名相关的词汇都无法正常映射,导致输入序列中出现＜UNK＞标签,模型生成的摘要中也无法包含这些重要词汇。为了解决上述问题,本文提出一种新的裁判文书摘要生成模型Judgformer Ptr。Judgformer Ptr采用多任务模式,首先由一个关键句抽取模型读取输入序列中的句子并完成关键句抽取。之后使用关键句编码器以抽取的重要句子为输入,叠加多层自注意力计算完成对原文的编码工作。在解码阶段,Judgformer Ptr引入指针生成网络,在每一时间步自由切换词汇生成和词汇复制ii两种方式,当生成的摘要中需要包含人名、地名等词汇时,就可以突破词表的限制,直接从原文中获取。为了帮助指针生成网络更好地关注到原文中的重要词汇,我们通过自下而上的注意力步骤对指针生成网络的复制词汇进行约束。我们在法研杯司法人工智能挑战赛司法摘要任务的公开数据集上对比了Judgformer Ptr和基线方法的表现,并通过变体实验验证了Judgformer Ptr各个模块的有效性。我们在小数据集上训练Judgformer Ptr,观察它对于样本数量的敏感程度。实验证明Judgformer Ptr可以很好地自动生成中文裁判文书摘要,输出结果的BLEU、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L指标分别达到了0.550、0.601、0.351和0.526。最后我们结合Flask框架,实现了一个Web原型系统用于中文裁判文书摘要的在线生成和展示。
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