35、法律文本分析与问答系统的研究与实践

法律文本分析与问答系统的研究与实践

在当今信息爆炸的时代，法律文档数量呈爆炸式增长，但信息分析能力却未能与之匹配，导致法律领域面临“信息危机”。准确回答法律问题成为信息系统研究的重要挑战，本文将介绍相关的研究方法和实验结果。

1. 神经网络参数设置与模型选择

在构建用于法律问题回答的模型时，神经网络的参数设置至关重要。对于隐藏层，dropout率需设置在0.6到0.7之间，输入层的dropout率设置为0.1，这样能有效降低误差。同时，我们为卷积神经网络（CNN）采用了修正线性单元（ReLU）。ReLU作为激活函数，使用整流器（f(x) = max(0, x)）替代双曲正切或逻辑函数，能让网络轻松获得稀疏表示。与标准的Sigmoid单元相比，带有ReLU非线性的神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大成功，且训练速度更快。

我们还将自己的方法与支持向量机（SVM）这一监督学习模型进行了比较。使用Weka软件中的SVM工具，对2014年COLIEE试运行数据中的179个问题，结合词嵌入向量和语言特征进行了交叉验证。我们选用线性核SVM，因为它在实时应用中很受欢迎，训练和分类速度快，且与非线性核相比，决策函数的紧凑表示显著降低了内存需求。

2. 实验设置

在文本蕴含问题的一般表述中，给定输入文本句子和假设句子，任务是预测假设是否由输入句子蕴含。我们通过预测法律律师考试的是非问题是否由相应的民法条文蕴含，来报告方法的准确性。

对于2014年COLIEE数据集的试运行，数据集中正负样本分布均衡（“是”占55.87%，“否”占44.13%），我们将始终返回“是”时的准确率（55.87%）作为真假评估的基线。试运行数据包含179个问