Att analysera texternas logiska strukturer är viktigt för att förstå naturligt språk, särskilt på det juridiska området, där de juridiska texterna har sina egna särdrag. Att erkänna logiska strukturer i juridiska texter hjälper inte bara människor att förstå juridiska dokument, utan också att stödja andra uppgifter i behandlingen av juridiska texter. I den här artikeln presenterar vi en ny uppgift, lärande logiska strukturer av stycken i juridiska artiklar, som studeras i forskning om Juridisk teknik. Målen för denna uppgift är att erkänna logiska delar av lag meningar i ett stycke, och sedan gruppera relaterade logiska delar i några logiska strukturer av formler, som beskriver logiska samband mellan logiska delar. Vi lägger fram en tvåfasram för att lära oss logiska strukturer av punkter i juridiska artiklar. I den första fasen, modellerar vi problemet med att känna igen logiska delar i lag meningar som en flerskiktssekvens lärande problem, och presentera en CRF-baserad modell för att känna igen dem. I den andra fasen föreslår vi en grafbaserad metod för att gruppera logiska delar till logiska strukturer. Vi anser att problemet med att hitta en delmängd av kompletta subgrafer i en viktad-kant komplett graf, där varje nod motsvarar en logisk del, och en fullständig subgraf motsvarar en logisk struktur. Vi presenterar också ett heltal linjär programmering formulering för denna optimering problem. Våra modeller uppnår 74,37% i att känna igen logiska delar, 80,08% i att känna igen logiska strukturer, och 58,36% i hela uppgiften på den japanska National Pension Law corpus. Vårt arbete ger lovande resultat för ytterligare forskning kring denna intressanta uppgift.
REF använder en flerskiktssekvens lärande modell och heltal linjär programmering för att lära logiska strukturer av stycken i juridiska artiklar.
A Two-Phase Framework for Learning Logical Structures of Paragraphs in Legal Articles
{'venue': 'TALIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}