12、法律案例检索与法规检索系统的研究与实践

法律案例检索与法规检索系统的研究与实践

在法律信息检索和蕴含任务领域，有许多值得探讨的技术和方法。下面将详细介绍相关的研究内容，包括案例检索和法规检索两个方面。

案例检索方法

句子向量表示

采用基于Sentence - BERT框架来计算句子和段落的密集向量表示。具体使用“all - mpnet - base - v2”预训练模型，该模型在超过10亿训练对的大型多样数据集上训练，最大序列长度为384，采用均值池化，生成768维向量。在寻找查询和候选案例中最相似的段落时，使用余弦相似度和最大池化策略。

降维空间匹配

使用两步匹配方法来找到与查询案例最相关的候选文档：
1. 第一阶段 ：根据BM25分数从初始候选语料中选择前100个候选案例。
2. 第二阶段 ：比较查询段落和前100个候选案例的段落，最终使用最大池化策略得到最相似的文档。

查询语料和引用语料都被分割成段落，分别表示为Q = (Qp1, Qp2, …, QpN)和C = (Cp1, Cp2, …, CpM)，总共得到N · M对段落。通过词汇模型计算查询和整个案例法律语料库之间的相似度，并将搜索空间从3531个案例减少到100个。之后使用Sentence - BERT和Sent2vec提取查询和候选段落对之间的语义关系。

最大池化的原因

相关候选文档包含与查询案例相关的重要信息，但信息的数量往往不确定。对于只有一两个相关段落的文档，使用平均池化等替代策略可能会导致相似度分数降低，使模型难以识别相关候选案例。因此采用