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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于法律文本的自然语言处理技术领域，其公开了一种面向裁判文书的文档级法律关系抽取模型产品及方法。模型包括：文档嵌入层，用于将标注和插入章节结构信息的文档输入Lawformer中，获取文档的上下文嵌入表示和注意力分数；特征增强层，用于进行深层次的特征提取，得到增强的文档上下文表示；实体交互层，用于计算得到增强的实体对；关系分类层，包括线性分类层和激活函数层，线性分类层用于计算概率矩阵logits，所述激活函数层用于根据logits计算logit；通过比较关系类别门限值得到实体对‑关系三元组集合。本发明解决了面向裁判文书的文档级法律关系抽取的问题。
主权项：1.一种面向裁判文书的文档级法律关系抽取模型程序产品，其特征在于，该文档级法律关系抽取模型包括：文档嵌入层，用于在给定裁判文书文档中标注所有实体，在实体边界标注特殊字符作为该实体在文档中的一个提及，在句子结尾插入句子所属章节结构信息；然后将该文档输入Lawformer预训练模型中，获取文档的上下文嵌入表示和注意力分数；特征增强层，用于使用双向门控循环单元对所述文档的上下文嵌入表示进行深层次的特征提取，得到增强的文档上下文表示；实体交互层，用于遍历所述增强的文档上下文表示中的两两实体构成实体对，计算实体的向量表示，利用所述注意力分数对实体对中向量表示的两个实体进行融合增强和特征组合，得到增强的实体对；关系分类层，包括线性分类层、激活函数层和关系预测层，所述线性分类层用于计算增强的实体对所属的所有关系类别的概率矩阵即logits，所述激活函数层用于根据logits计算该实体对属于每个关系类别的概率即logit；所述关系预测层用于将各logit与预设的关系类别门限值进行比较，由此判定将哪些关系类别归属于给定的实体对，从而得到裁判文书文档中的实体对-关系三元组集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 面向裁判文书的文档级法律关系抽取模型产品及方法
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