基于BERT与要素标注的适用法条推荐

摘要

针对庭审过程中的法条推荐问题，在实际使用过程中，因训练数据质量约束，直接基于判决文书学习事实法条对应关系的传统推荐模式往往无法准确推荐具有针对性的重要司法解释．采用要素标注模式则能够准确、有效地描述案件事实认定与法条适用的情形，极大程度减少传统法条推荐模型训练过程中的困难．在要素标注的基础上，采用基于BERT模型，通过对模型构建和分类器分别进行优化与改进，训练基于要素的法条推荐模型，在离婚案由下F1分值达到0.888 2、诈骗案由下F1分值为0.805 1，能够做到对案情描述文本全面、精准地推荐更具针对性的法规、司法解释．

关键词

法条推荐 / 要素标注 / BERT