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Important Sentence Identification in Legal Cases Using Multi-Class Classification
Sahan Jayasinghe
,
Lakith Rambukkanage
,
Ashan Silva
,
Nisansa de Silva
,
Amal Shehan Perera
分类:
自然语言处理
|
人工智能
|
机器学习
2021-11-10
自然语言处理的进步(NLP)正在通过实际应用和学术利益的形式传播各个域。本质上,法律域包含大量数据以文本格式。因此,它需要将NLP应用于迎合对域的分析要求苛刻的需求。识别法律案例中的重要句子,事实和论点是法律专业人员这么繁琐的任务。在本研究中,我们探讨了句子嵌入的使用,以确定法律案件中的重要句子,在案件中的主要缔约方的角度。此外,定义了特定于任务的丢失功能,以提高通过分类交叉熵损失的直接使用限制的准确性。
translated by 谷歌翻译