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【论文泛读74】Lawformer:中国法律长文件的预训练语言模型
阅读量:613 次
发布时间:2019-03-12

本文共 806 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

摘要

法律人工智能(LegalAI)通过人工智能技术(尤其是自然语言处理,NLP)为法律制度带来革新。受预训练语言模型(PLM)在通用领域的成功启发,越来越多的研究者将其应用于法律任务。然而,传统法律文档通常包含数千个令牌,这远超主流预训练模型的处理能力。在本文中,我们开发了一种基于Longformer的预训练语言模型,称为Lawformer,专为理解中国法律长文件设计。我们对Lawformer在判决预测、相似案例检索、法律阅读理解和法律问题解答等多个任务中进行了评估,结果表明其在长序列输入任务中的表现显著优于传统模型。尽管Lawformer在法律文档理解方面取得了突破,但实验结果也暴露了当前技术仍面临的挑战。

结论

本研究中,我们预训练了一个基于Longformer的语言模型,整合了数千万个刑事和民事案件文档,命名为Lawformer。通过在判决预测、相似案例检索、法律阅读理解和法律问题解答等任务上的实证验证,我们证明了Lawformer在处理长序列输入任务中的有效性。未来,我们计划进一步优化模型,通过引入法律知识库提升性能,同时探索生成性法律预训练模式,为法律从业者提供高效的写作支持。

模型与方法

预训练模型采用滑动窗口机制,能够处理长序列文档。数据预处理包括但不限于:清洗和标准化文本内容,提取核心信息元素(如当事人信息、事实描述、法院意见和判决结果等)。模型架构基于Longformer,通过扩展上下文窗口机制提升文本理解能力。实验验证表明,该预训练模型能够有效捕捉法律文档中的关键语义信息。

实验结果与分析

在多个法律任务评估中,Lawformer展现出优异的性能表现,尤其在处理长序列文本时显著提升了准确率。与传统模型对比结果表明,Lawformer在复杂语义理解任务中更具优势。然而,现有模型仍面临知识覆盖范围有限、长文本处理效率有待提升等挑战。这些问题为未来的改进工作提供了方向。

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