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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于粗粒度预训练模型的细粒度法律论点对抽取方法及系统，包括：获取诉讼文件和辩护文件；通过预训练的论点对抽取模型基于所述诉讼文件和辩护文件进行诉讼论点和辩护论点的抽取，基于所述诉讼论点和辩护论点组成初步论点对；在多个初步论点对中将诉讼论点与辩护论点进行匹配，确认匹配度最高的诉讼论点和辩护论点；基于匹配度最高的诉讼论点和辩护论点进行散度目标匹配，使得每个辩护论点找到至少一个相应的诉讼论点，并且使诉讼论点的匹配关系不同，组成多样化匹配关系，完成最终论点对的抽取。本发明解决了现有法律论点对的抽取准确度不佳、成本高的问题。
主权项：1.一种基于粗粒度预训练模型的细粒度法律论点对抽取方法，其特征在于，包括：获取诉讼文件和辩护文件；通过预训练的论点对抽取模型基于所述诉讼文件和辩护文件进行诉讼论点和辩护论点的抽取，基于所述诉讼论点和辩护论点组成初步论点对；在多个初步论点对中将诉讼论点与辩护论点进行匹配，确认匹配度最高的诉讼论点和辩护论点；基于匹配度最高的诉讼论点和辩护论点进行散度目标匹配，使得每个辩护论点找到至少一个相应的诉讼论点，并且使诉讼论点的匹配关系不同，组成多样化匹配关系，完成最终论点对的抽取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于粗粒度预训练模型的细粒度法律论点对抽取方法及系统
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