基于阈值的检索与法律司法考试题中的文本蕴含检测
信息检索
2019-06-03 v1 计算与语言
机器学习
摘要
在法律领域获得概览已变得具有挑战性，尤其在宽泛的国际背景下。法律问答系统有潜力通过自动检索特定陈述的相关法律文本，并核查该陈述含义能否从所找到的文档中推断出来，从而缓解此任务。我们研究了 Elasticsearch 的 BM25 评分方法与基于德国民法和日本民法英文翻译训练的词嵌入的组合。为此，我们定义了依据阈值分数选取动态数量相关文档的准则。与基线相比，利用两个深度学习分类器及其各自的预测偏置并结合基于阈值的答案包含准则，已证明有益于文本蕴含任务。
引用
@article{arxiv.1905.13350,
title = {Threshold-Based Retrieval and Textual Entailment Detection on Legal Bar Exam Questions},
author = {Sabine Wehnert and Sayed Anisul Hoque and Wolfram Fenske and Gunter Saake},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13350},
year = {2019}
}
备注
9 pages