NeCo@ALQAC 2023：通过数据增强实现低资源语言法律领域知识获取
计算与语言
2023-09-12 v1 人工智能
摘要
近年来，自然语言处理在各个领域（包括法律领域）中获得了显著关注。本文介绍了 NeCo 团队在 2023 年自动法律问答竞赛（ALQAC 2023）所提供的越南语文本处理任务上的解决方案，重点是通过数据增强实现低资源语言的法律领域知识获取。我们用于法律文档检索任务的方法结合了相似度排序与深度学习模型，而对于需要从相关法条中提取答案以回答问题的第二个任务，我们提出了一系列自适应技术来处理不同类型的问题。我们的方法在竞赛的两个任务上均取得了优异成绩，展示了问答系统在法律领域（尤其是低资源语言）的潜在益处与有效性。
引用
@article{arxiv.2309.05500,
title = {NeCo@ALQAC 2023: Legal Domain Knowledge Acquisition for Low-Resource Languages through Data Enrichment},
author = {Hai-Long Nguyen and Dieu-Quynh Nguyen and Hoang-Trung Nguyen and Thu-Trang Pham and Huu-Dong Nguyen and Thach-Anh Nguyen and Thi-Hai-Yen Vuong and Ha-Thanh Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05500},
year = {2023}
}
备注
ISAILD@KSE 2023