Re36：读论文 CEEN Improving legal judgment prediction through reinforced criminal element extraction

原创已于 2022-11-24 10:21:00 修改 · 1.4k 阅读

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#legalAI #强化学习 #LJP #自然语言处理 #信息抽取

于 2022-10-27 18:25:06 首次发布

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本文是2022年CCF B论文，关注LJP任务，提出CEEN模型。该模型用强化学习定位案例中4种犯罪要素，最后以多任务范式实现LJP预测。文中还指出此前方法存在的问题，介绍了模型各部分及实验情况，包括数据集、基线模型等。

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论文名称：Improving legal judgment prediction through reinforced criminal element extraction
论文下载地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306457321002600
官方GitHub项目：GitHub - lvyougang/CEEN（包括CE标注结果，但是这个是直接标注为数字的，由于论文具体细节没看所以还没看懂是啥意思）

本文是2022年Information Processing & Management（CCF B）论文，关注LJP任务。
本文提出CEEN模型，使用强化学习定位案例中4种有区分性的犯罪要素：1. criminal 2. target 3. intentionality 4. criminal behavior
最后用多任务范式实现LJP预测。
有一篇相似的2022年IJCAI论文（都用RL抽取CE辅助实现LJP任务），可供参考：Re28：读论文 CECP Charge Prediction by Constitutive Elements Matching of Crimes_诸神缄默不语的博客-优快云博客

很大一部分原因在于我不会强化学习，所以方法论部分没怎么看。