法律论证的挑战与妙趣
计算与语言
2020-06-09 v1 机器学习
摘要
基于注意力的先进模型大多围绕 transformer 架构，利用所谓缩放点积注意力解决序列到序列翻译问题。尽管该技术在估计词元间注意力方面极为有效，但在处理类对话场景时，它并未回答序列间注意力的问题。我们提出一种扩展模型 HumBERT，试图利用局部训练的 transformer 进行连续的上下文论证生成。
引用
@article{arxiv.2006.03773,
title = {Challenges and Thrills of Legal Arguments},
author = {Anurag Pallaprolu and Radha Vaidya and Aditya Swaroop Attawar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03773},
year = {2020}
}