法律自然语言处理技术的当前发展

论文摘要

自然语言处理技术的实质在于把人类语言转换为计算机语言,这一过程在当前的智慧司法建设中居于基础性角色,智慧司法的建设任务要求计算机系统能够辅助提高司法办案的质量和效率,自然语言处理技术主要适用在智能检索、类似推送,包括法规的适时推送、检索和裁判结果预测等具体任务中。在本次研究的羁押必要性审查项目中,我们通过循环改进规则,采取多个分类器嵌套、自然语言处理经验的模型方式固定等方式,探索了自然语言处理的通用技术与司法领域的具体语境相结合的可能性。

论文目录

• 一、基础:自然语言处理技术在智慧司法中的地位
•   （一）自然语言技术的基础性角色
•   （二）智慧司法的建设目标
• 二、分析:实践的适用场景及障碍
•   （一）司法领域的特殊性
•   （二）主要的适用领域
• 三、探索:羁押必要评估系统的尝试
•   （一）系统开发中主要的自然语言处理问题
•     1．文书格式不统一，影响提取质量。
•     2．数据项有不同特点，增加了自然语言处理的难度。
•     3．模型中的数据输出，也存在不同的处理方式。
•   （二）主要的做法
•     1．循环改进规则。
•     2．将适合机器学习的类型，我们采用有监督学习的方式，多次尝试文本分类的任务。
•     3．对自然语言处理经验的积累。
•     4．数据的输入和输出设计。
• 四、结语:依靠制度完善实现能力提升

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 章华娟,汪承昊

关键词: 自然语言处理技术,智慧司法,羁押必要性审查系统,机器学习

来源: 法制博览 2019年36期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅰ辑,信息科技

专业: 诉讼法与司法制度,计算机软件及计算机应用

单位: 广东省人民检察院,北京大学

基金: 广东省人民检察院检察理论研究课题《智能语义识别相关技术在智慧检务中的应用研究》的阶段成果(编号:GDJC201806)

分类号: D926;TP391.1

页码: 30-33+97

总页数: 5

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