基于多粒度增強(qiáng)和答案驗(yàn)證的法律文書(shū)閱讀理解模型

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摘 要：近年來(lái)法律文書(shū)閱讀理解逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，它要求模型能夠利用有限的數(shù)據(jù)完成答案分類以及證據(jù)和答案的提取，然而現(xiàn)有模型編碼粒度單一，且問(wèn)題和法律文書(shū)之間仍缺乏充分的交互。為了解決上述問(wèn)題，提出了一種基于多粒度增強(qiáng)和答案驗(yàn)證的法律文書(shū)閱讀理解模型。該模型首先使用多粒度編碼模塊，以字符、詞語(yǔ)和序列三種粒度來(lái)捕捉輸入文本中多層次的信息，提高模型提取信息的能力；然后引入基于問(wèn)題和證據(jù)的注意力，增強(qiáng)問(wèn)題和法律文書(shū)之間的交互，深入挖掘答案分類的線索信息；最后受到人類閱讀過(guò)程的啟發(fā)，該模型采用答案驗(yàn)證機(jī)制結(jié)合局部和全局信息來(lái)預(yù)測(cè)答案。（剩余23211字）