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事件检测任务在自然语言处理领域中具有重要的研究价值,其主要目标是从文本中识别并分类触发词,实现高级文本分析与语义理解。随着智慧司法建设的推进,自然语言处理模型与司法领域的结合日益紧密。然而,由于司法领域数据较为稀缺且一个句子大多包含多个触发词等问题,该研究在预训练阶段,通过收集的十二万条司法犯罪数据对BERT进行继续预训练,以提高预训练模型对司法领域知识的理解能力;在微调阶段提出了一种分部池化结构并融合PGD对抗训练的方法,以捕获触发词上下文和句子整体的语义特征。该模型在法研杯CAIL 2022事件检测赛道上取得了明显的性能提升,比基于BERT的基线模型平均F
1值提高了3.0%。… …
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