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針對訴訟案件違法事實要素抽取效果依賴領堿專業(yè)知識的特點，提岀一種基于 transformer雙向編碼器表示（ bidirec∽onal encoder representations from transformer，BERT）的訴訟案件違法事實要素自動抽取方法。首先，通過構建領域知識并采用谷歌BER預訓練語言模型進行訓練得到擬合訴訟案件領琙欻據的模型參欻和中文預訓練字嵌λ向量作為模型的輸入，得到具有上下文相關的語義表示，以提高詞嵌入的上下文語義質量。其次，采用循環(huán)卷積神經網絡對文本進行編碼并獲取在本分類任務中扮演關鍵角色的信息，提升案件違法事實要素抽取的效果。最后，采用 focal函數作為損失函數關注難以區(qū)分的樣本。違法事實要素抽取的工作是通過對文本標簽進行分類得到的。實驗測試表明，該方法對訴訟案件要素抽取的F值為86.41%，相比其他方法性能均有提高。對模型注入領域內知識，也可以提高模型抽取準確率。
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