融入标签信息的民间借贷案情要素识别方法

摘要：

民间借贷案情要素识别旨在通过对裁判文书的理解,将能够反映案件主要事实的要素按照属性体系提取出来.现有的要素识别主要基于序列标注方法进行,但民间借贷案情要素包含的部分隐式要素无法被标注.文中将其转化为多标签文本分类任务,通过"民事BERT"对标签属性、要素标签与裁判文书事实描述进行语义编码,基于前馈神经网络构建的融合模块将事实描述表示分别和预定义的十类要素属性表示进行特征融合,再利用标签注意力机制获得某一要素属性下不同要素标签的关注度,最后借助分类器分别识别每一类属性的要素.实验结果显示,该方法在验证集和测试集上的平均F1 值较基线模型BERT均有提升.

关键词：智慧司法、案件要素识别、多标签文本分类、民间借贷案件、自然语言处理、注意力

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.7-34;TP391

资助基金：云南省基础研究计划项目202001AS070014

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-81