I detta dokument föreslår vi en metod för maskininlärning av retorisk rollidentifiering från juridiska dokument. I vårt förhållningssätt antecknar vi roller i urvalsdokument med hjälp av juridiska experter och tar dem som utbildningsdata. Villkorlig slumpmässig fältmodell har utbildats med data för att utföra retorisk roll identifiering med förstärkning av rika funktioner uppsättningar. Förståelsen av strukturen i ett rättsligt dokument och tillämpningen av en matematisk modell kan ge en effektiv sammanfattning i slutskedet. Andra viktiga nya rön i detta arbete är att utbildningen av en modell för en deldomän kan utvidgas till en annan deldomän med mycket begränsad förstärkning av funktionsuppsättningar. Dessutom kan vi avsevärt förbättra utvinningsbaserade summeringsresultat genom att ändra rangordningen av meningar med betydelsen av specifika roller.
I Saravanans arbete, m.fl. REF författarna föreslår en mekanisk inlärningsmetod för att identifiera retoriska roller i juridiska dokument.
Automatic Identification of Rhetorical Roles using Conditional Random Fields for Legal Document Summarization
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}