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摘要 文本检索和语义分割的应用具有很大的潜力，可以改变法律研究行业的格局，使任何人都可以更轻松地获取和负担得起相关信息。在本工作论文中，我们介绍了一些新方法，作为人工智能法律援助 (2020) 的一部分，这是信息检索评估论坛-2020 的一个重要活动。在本文的第一部分，我们使用基于 BM 25、主题嵌入和 Law2Vec 嵌入的方法确定了所提供查询的相关先前案例和法规。对于第二部分，我们使用 BERT 将法律案件文件语义分割为七个预定义标签或“修辞角色”。在第一个任务中，我们在 P@10 和 BPREF 指标中的表现使我们位居前两名。另一方面，我们针对第二个任务的 BERT 实现获得了 .479 的宏精度，仅比表现最佳的方法低 .027。关键词 1 nlp、词嵌入、主题嵌入、bm25、先例检索、信息检索、法规检索、bert、修辞角色、分类、法律 1。介绍
人工智能作为法律研究助理
主要关键词
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