时间：2023-05-26
本文原载《四川师范大学学报（自然科学版）》，由四川大学法学院王竹教授等科研人员创作，系四川大学市场经济法治研究所系列学术成果。后续会持续分享四川大学市场经济法治研究所系列学术成果，欢迎大家阅读。
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 0.8882、诈骗案由下 F1分值为 0.8051，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
李培林、庞彦燕、贺巧琳、王竹、张世全：《基于BERT与要素标注的适用法条推荐》，载《四川师范大学学报（自然科学版）》2023年第1期。（论文下载）
