IITP@COLIEE 2019：基于 BM25 与 BERT 的法律信息检索
计算与语言
2021-07-07 v4 人工智能
信息检索
摘要
司法领域的自然语言处理（NLP）与信息检索（IR）是一项重要任务。随着领域特定数据以电子形式可用以及不同人工智能（AI）技术的辅助，自动化语言处理变得更加容易，因此研究者和开发者能够为法律界提供各种自动化工具以减轻人力负担成为可能。与人工智能与法律国际会议（ICAIL）-2019 联合举办的 legal information extraction/entailment 竞赛（COLIEE-2019）提出了若干具有挑战性的任务。该共享任务定义了四个子任务（即 Task1、Task2、Task3 和 Task4），有望为司法系统提供若干自动化系统。本文介绍了我们作为参与该共享任务中所有定义子任务一部分所开展实验的工作笔记。我们利用不同的信息检索（IR）与基于深度学习的方法来应对这些问题。我们在所有四个子任务中均获得了令人鼓舞的结果。
引用
@article{arxiv.2104.08653,
title = {IITP@COLIEE 2019: Legal Information Retrieval using BM25 and BERT},
author = {Baban Gain and Dibyanayan Bandyopadhyay and Tanik Saikh and Asif Ekbal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08653},
year = {2021}
}
备注
5 pages. IITP@ COLIEE 2019: legal information retrieval using BM25 and BERT. Proceedings of the 6th Competition on Legal Information Extraction/Entailment. COLIEE