法律案件的自动文本摘要：一种混合方法
计算与语言
2019-08-27 v1 信息检索
摘要
对大量文本的人工摘要涉及大量人力与时间，尤其在法律领域。律师花费大量时间准备其客户案卷的法律简报。自动文本摘要是自然语言处理（NLP）——人工智能领域的一个子学科——中不断发展的领域。本文提出一种利用 k-means 聚类技术与 tf-idf（词频-逆文档频率）词向量化器的法律案件自动文本摘要混合方法。所提方法生成的摘要使用 ROGUE 评估参数与律师为上诉在法庭准备的案件摘要进行比较。此外，还给出了改进所提方法的建议。
引用
@article{arxiv.1908.09119,
title = {Automatic Text Summarization of Legal Cases: A Hybrid Approach},
author = {Varun Pandya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09119},
year = {2019}
}
备注
Part of 5th International Conference on Natural Language Processing (NATP 2019) Proceedings