WLEDD: Legal judgment prediction with legal feature word subgraph label-embedding and dual-knowledge distillation

对偶(语法数字) 特征(语言学) 词(群论) 计算机科学 嵌入 人工智能 文字嵌入 自然语言处理 模式识别(心理学) 数学 语言学 哲学 几何学
作者
Xiao Wei,Yidian Lin
出处
期刊:Journal of Intelligent and Fuzzy Systems [IOS Press]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.3233/jifs-237323
摘要

Legal judgment prediction(LJP) has achieved remarkable results. However, existing methods still face problems such as difficulties in obtaining key feature words for charges, which impose limitations on the improvement of prediction results. To this end, we propose a legal judgment prediction model with legal feature Word subgraph Label-Embedding and Dual-knowledge Distillation(WLEDD). Compared with traditional methods, our method has two contributions: (1) To mitigate the impact of overly sparse tail class data and high similarity text representations, we capture the critical features related to the charges by fusing LDA and legal feature word subgraphs. Then we encode them as label information to obtain highly distinguished representations of legal documents. (2) To solve the problem of high difficulty in some subtasks in LJP, we perform subtask-oriented compression of models to construct a student model with lower complexity and higher accuracy through dual knowledge distillation. Moreover, we exploit the logical association between the subtasks to constrain the labels of articles by charge prediction results. It greatly reduces the difficulty of article prediction. Experimental results on four datasets show that our approach significantly outperforms the baseline models. Compared with the state-of-art method, the F1 value of WLEDD for charge prediction has increased by an average of 2.57% . For article prediction, the F1 value has increased by an average of 1.09% . In addition, we demonstrate its effectiveness through ablation experiments and analytical experiments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZelongWang发布了新的文献求助10
1秒前
duancarol发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
3秒前
孙刚完成签到 ,获得积分10
3秒前
小白兔完成签到,获得积分10
4秒前
张才豪发布了新的文献求助10
8秒前
旦皋发布了新的文献求助10
9秒前
利多卡因发布了新的文献求助10
9秒前
魁梧的觅松完成签到 ,获得积分10
10秒前
ylc完成签到,获得积分10
11秒前
xiaosongmufaeins完成签到 ,获得积分10
11秒前
PSCs完成签到,获得积分10
11秒前
zifeimo发布了新的文献求助10
12秒前
Ava应助爱学习的YY采纳,获得10
12秒前
隐形的书瑶完成签到 ,获得积分10
12秒前
李健应助zhaoyuyuan采纳,获得10
13秒前
耍酷的梦桃完成签到,获得积分10
13秒前
杨穆青完成签到,获得积分10
14秒前
阿关完成签到 ,获得积分10
14秒前
16秒前
利多卡因完成签到,获得积分10
16秒前
jing完成签到,获得积分10
17秒前
小达完成签到,获得积分10
18秒前
ding应助ggdio采纳,获得10
18秒前
小林完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
21秒前
22秒前
tyj完成签到,获得积分10
23秒前
Disguise发布了新的文献求助10
23秒前
我我我完成签到,获得积分10
24秒前
派总发布了新的文献求助30
25秒前
25秒前
粉面菜蛋应助zifeimo采纳,获得20
25秒前
饱满烙完成签到 ,获得积分10
26秒前
顺心安荷发布了新的文献求助10
26秒前
ggdio完成签到,获得积分10
27秒前
暴富的我发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4039054
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576775
关于积分的说明 11376414
捐赠科研通 3306507
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819465
邀请新用户注册赠送积分活动 892806
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815115