基于Transformer框架的电子卷宗案件要素认知方法和系统

本发明提供了一种基于Transformer框架的电子卷宗案件要素认知方法和系统，包括：步骤S1：对多模态电子卷宗数据进行模拟生成；步骤S2：搭建电子卷宗案件要素认知网络模型；步骤S3：确定多任务学习框架，设定用于优化网络参数的损失函数，对于不同的任务输出使用各自任务的损失函数以及优化目标；步骤S4：对电子卷宗案件要素认知网络模型进行预训练；步骤S5：使用预训练后的模型进行微调训练；步骤S6：导出微调训练好的电子卷宗案件要素认知网络模型，通过直接部署成服务或集成于系统中使用。本发明能够根据不同类型的数据形式以及案由提取不同的关键案件要素，具有较好的鲁棒性和较高的识别准确率。
上海交通大学
孙锬锋 | 许可 | 蒋兴浩 | 赵泽宇