uOttawa在LegalLens-2024中的实践：基于Transformer的分类实验

摘要

本文介绍了参与LegalLens-2024共享任务所采用的方法，该任务专注于从非结构化文本数据中检测法律违规行为，并将这些违规行为与可能受影响的个体关联起来。共享任务包含两个子任务：A) 法律命名实体识别（L-NER）和B) 法律自然语言推理（L-NLI）。对于子任务A，采用了spaCy库；对于子任务B，使用了一个结合RoBERTa和CNN的混合模型。实验结果显示，在L-NER子任务中达到86.3%的准确率，在L-NLI子任务中达到88.25%的准确率。总体而言，本文展示了Transformer模型在处理法律领域复杂任务中的有效性。实现源代码可通过指定链接公开获取。

方法

子任务A：法律命名实体识别（L-NER）

• 使用spaCy库进行实体识别
• 专注于从文本中提取法律相关的命名实体

子任务B：法律自然语言推理（L-NLI）

• 采用RoBERTa与CNN结合的混合模型架构
• 专注于推断文本中的法律含义和关联关系

结果

• L-NER子任务准确率：86.3%
• L-NLI子任务准确率：88.25%

结论

实验结果表明，基于Transformer的模型在法律文本分析任务中表现出色，特别是在命名实体识别和自然语言推理方面。这种方法为法律领域的自然语言处理应用提供了有效的技术解决方案。