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论文阅读 | Ubicomp19 Apply Event Extraction Techniques to the Judicial Field

时间:2020-02-21 23:53:48      阅读:42      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:位置   事件   str   font   离婚   enc   bio   style   环境   

一、摘要

为了方便法官更好地了解案情,采用事件抽取技术更快地捕捉案情的“焦点”。本研究提出了一种定义焦点事件的机制,并且能够解决多个事件共享同一论元(arguement)或触发词的问题。

二、在法律背景下应用事件抽取技术的难点

  • 事件类型与ACE2005数据集定义的33种事件有很大的不同
  • 没有现成的公开可用的数据集
  • 在法律文本中,经常会出现多个事件共享事件成员或触发词的现象,具体例子见下图

技术图片

三、方法

主要以离婚案例为例。

方法主要分为三部分:核心事件类型定义、数据标注、事件抽取。

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定义核心事件类型

主要定义了13种事件类型,40种事件参数类型。

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数据标注

采用BIO模式进行数据标注。首先对一小部分数据进行预标注,之后在http://brat.nlplab.org/about.html环境中进行标注。

事件抽取

下图展示了事件抽取的步骤。

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下面详细解释一下事件抽取的过程。

触发词词典:尽可能多地收集事件触发词,并形成触发词词典。

过滤和分类触发词:首先使用LTP对句子进行分词,之后对每个单独的句子,通过触发词词典来确定其中是否有事件,并且确定触发词。

First Labelling:如上所述,对离婚事件定义了13个事件触发词和40个事件参数。这一步将原来的40个label映射到12个transition label,以减少label种类数和某种label的总数。下面是定义的transition label以及first label操作的架构。

技术图片

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  • 预处理:文本分词,分成pad
  • 输入:word embedding + word2vec
  • BiLSTM:组合单词前后的语义信息
  • 连接层:
  1. Word Encoding。通过BiLSTM得到了语义特征。
  2. POS Encoding。
  3. 判断单词是不是触发词
  • CRF:在label之间传递信息
  • 输出:预定义的transition label ID。

Second labelling:这一步与上一步结合,解决了事件参数和触发词共享问题:在上一步中先打上tansition label,这一步中再为其打上前文所述的40个label中的一个,标定单词的具体类型。

  • 输入:
  1. transition labels 和 trigger labels 的 embedding
  2. 触发词当前是否被关注(0或1)
  3. 相对于中心触发词的位置的embedding
  • CRF:与上一阶段相同
  • 输出:预定义的事件参数label

四、实验

数据预处理

数据规模为3100条诉讼材料。

评价指标

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其中St为所有触发词和论元的总和,S为预测正确的触发词和论元的总和,Sp为预测为触发词和论元的词语总和。

实验结果

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五、存在的问题

  1. 必须手动标注数据
  2. 不能自动识别disputed issues

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标签:位置   事件   str   font   离婚   enc   bio   style   环境   

原文地址:https://www.cnblogs.com/otaku-47/p/12343624.html

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