【摘 要】
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随着时代的发展,人们愈加注重便捷高效的生活。近年来,世界正处于互联网发展的快速阶段,用户可以在搜索引擎上查询各种问题。搜索引擎的出现,在一定程度上促进了人们检索信息的速度和质量,但是在面对专业问题时,搜索引擎的弊端逐渐显现。搜索引擎所返回是一系列的有关链接,之后还是需要用户自己依靠自身经验等去筛选。随着大数据时代的到来,各种信息量与日俱增,单单依靠搜索引擎已经不能满足人们的需要,在海量的知识中更加
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随着时代的发展,人们愈加注重便捷高效的生活。近年来,世界正处于互联网发展的快速阶段,用户可以在搜索引擎上查询各种问题。搜索引擎的出现,在一定程度上促进了人们检索信息的速度和质量,但是在面对专业问题时,搜索引擎的弊端逐渐显现。搜索引擎所返回是一系列的有关链接,之后还是需要用户自己依靠自身经验等去筛选。随着大数据时代的到来,各种信息量与日俱增,单单依靠搜索引擎已经不能满足人们的需要,在海量的知识中更加准确、快速地检索出所需的信息成为一研究方向。因此,自动问答系统应运而生。但是特定领域的问答系统还是有很长的一段路要走,特别是在法律领域。2020年,习近平主席在中央全面依法治国工作会议指出,要加强法治理论研究和宣传,要围绕让人民群众在每一项法律制度、每一个执法决定、每一宗司法案件中都感受到公平正义这个目标,深化司法体制综合配套改革。因此,本文开发一个基于BERT的法律问答系统。本课题的主要贡献包括以下方面:（1）综述了国内外问答系统方面的相关文献。已有的人机问答系统,大多不是基于预训练语言模型BERT的,而基于BERT的人机问答系统很少是法律领域的。已有的基于BERT的法律问答系统是针对于新冠方面的法律问题,而本文主要针对的是一般法律问题。而且其数据量是一千多条数据,而本文使用了一万八千多条数据。（2）本文收集了3万多条法律问答数据,并且对问答数据进行了一定程度的整理,最后本文根据处理之后的数据,构建了法律问答数据库。（3）本文实现了一个法律问答的原型系统,包含了人机交互界面。用户可以根据交互界面向系统提问法律问题,系统通过BERT模型将问题向量化,之后通过相似度计算找出最相似问题,根据问题ID从法律问答数据库中检索出对应的答案。（4）本文做了大量的实验,对比了九种文本相似度计算方式,通过实验的对比结果,本文选取了最适合于本文的计算方式。并且,本文还对词向量模型做了实验对比,证明本文选择的BERT模型在处理词向量方面效果最好。
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