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La generacin automtica del borrador de sugerencias de la fiscala consiste en extraer la descripcin de hechos ilegales, omisiones administrativas, descripcin de leyes y normativas, y otra informacin de los documentos del caso. Anteriormente, los mtodos de aprendizaje profundo existentes se centraban principalmente en incrustaciones de palabras libres de contexto al abordar tareas de resumen extractivo especficas del dominio legal, que no pueden obtener una mejor comprensin semntica del texto y, a su vez, conducen a un rendimiento de resumen adverso. Con este fin, proponemos un nuevo mtodo basado en incrustaciones contextualizadas profundas BERTSLCA para llevar a cabo la tarea de resumen extractivo. El modelo se basa principalmente en la variante de BERT denominada BERTSUM. En primer lugar, el documento de entrada se introduce en BERTSUM para obtener incrustaciones a nivel de frase. A continuacin, diseamos una arquitectura de extraccin para captar la dependencia larga entre frases utilizando la unidad Bi-Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), y al final de la arquitectura, se disean tres ncleos de convolucin en cascada con diferentes tamaos para extraer las relaciones entre frases adyacentes. Por ltimo, introducimos un mecanismo de atencin para reforzar la capacidad de distinguir la importancia de distintas frases. Hasta donde sabemos, ste es el primer trabajo que utiliza el modelo lingstico preentrenado para tareas de resumen extractivo en el mbito de los litigios judiciales chinos. Los resultados experimentales sobre datos de litigios de inters pblico y el conjunto de datos CAIL 2020 demuestran que el mtodo propuesto alcanza un rendimiento competitivo.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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