39、日本法律表示预训练嵌入与低资源语言机器阅读理解研究

日本法律表示预训练嵌入与低资源语言机器阅读理解研究

在自然语言处理领域，预训练嵌入和机器阅读理解是两个重要的研究方向。预训练嵌入在法律领域的应用，特别是针对不同语言的适配性，以及低资源语言的机器阅读理解质量提升，都是当前研究的热点问题。

日本法律表示预训练嵌入研究

• 嵌入技术概述 ：嵌入是一种将自然语言转换为向量，从而让AI系统处理自然语言的技术。传统的词嵌入技术，如GloVe和Word2Vec，曾在自然语言处理领域引发革命，能让我们在不使用严格规则的情况下理解词语间的关系。但这些技术无法让模型理解词语在具体语境中的多义性，于是上下文嵌入应运而生。上下文嵌入通过多头注意力机制，能从多个角度审视词语，并通过特殊的预训练任务找到其最佳含义，然后针对下游任务进行微调，在通用领域和法律领域都取得了许多突破。
• 评估指标 ：Nguyen等人引入了两个定量指标LVC（法律词汇覆盖率）和LECA（基于法律嵌入质心的评估）来评估法律领域的嵌入。他们认为，如果法律术语覆盖率高且表示这些术语的向量之间的距离小，那么嵌入就能有效地表示法律文本。
• 实验设置
  • 数据来源 ：使用日本法律翻译网站提供的法律术语和法律文件进行评估，该网站提供了3810个不同的法律术语。为方便实验，构建了包含27614个长度在100 - 500字符之间的法律句子的数据集D。
  • 模型选择 ：首先测量了与原论文实验相同的模型，包括FastText、Glo