使用 Ranking SVM 和深度卷积神经网络的法律问答
计算与语言
2017-03-17 v1 人工智能
摘要
本文研究了在法律信息提取与蕴含竞赛中，采用 Ranking SVM 和卷积神经网络执行两项任务：法律信息检索与问答。对于第一项任务，我们提出的模型使用了由三个特征（LSI、Manhattan、Jaccard）组成的特征三元组，并基于段落级别而非以往研究中的文章级别。事实上，每个单段落文章对应于一篇巨大多段落文章中的特定段落。对于法律问答任务，将来自信息检索任务的额外统计特征整合到卷积神经网络中，有助于提高准确率。
关键词
引用
@article{arxiv.1703.05320,
title = {Legal Question Answering using Ranking SVM and Deep Convolutional Neural Network},
author = {Phong-Khac Do and Huy-Tien Nguyen and Chien-Xuan Tran and Minh-Tien Nguyen and Minh-Le Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05320},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 2 figures, Tenth International Workshop on Juris-informatics (JURISIN 2016) associated with JSAI International Symposia on AI 2016 (IsAI-2016)