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使用預訓練語言模型進行法律案例檢索之研究

為了解決2021 f1排名的問題，作者莊智翔 這樣論述：

法律判決運行了許多世紀，在當今社會所有的案例判決都會產生法律判決書，而其產生龐大的資料，使得法律從業人員在查閱上需要大量的時間，雖然現今都已將案例資料數位化，但在數位化後如何幫助法律從業人員快速地找到其想要查詢的案例，成為重要的議題。近年來，深度學習技術應用於法律領域方面，大部分都關注在案例分類以及判刑預測上，而在案例檢索多半使用傳統的檢索方法，本論文將自然語言處理技術應用在案例檢索上，我們分析法律案例並將它映射到向量空間中，並透過歷年的法律案例建立語義模型，找出與查詢案例相關的關聯案例，使法律從業人員能夠快速地掌握相關案例，針對法律案例檢索系統我們提出了兩種基於深度學習的自動化檢索方法，分

別是基於文件長度的模型與基於段落長度的模型，這兩種方法主要使用Transformer的變體模型，並且檢索流程都可以被分為兩個階段，分別是檢索和重新排名。本論文以COLIEE-2020競賽的任務1資料集進行研究及實驗，任務1的競賽目標是找到一個可靠且穩定的法律案例檢索系統，我們使用召回率及F1分數評估模型在COLIEE-2020競賽的效果，由於我們的兩種方法都被分為兩階段，在第一階段我們會以召回率當作評估方法，我們提出的基於段落長度的模型召回率達93.87%，相較於實驗中其他檢索方法，我們的基於段落長度模型具有最高的召回率；第二階段我們會使用F1分數來評估模型，我們提出的基於段落長度模型F1分數

達到61.2%，相比於其他常見的檢索方法，我們具有最好的效果。

以自然語言處理探索Covid19疫情期間泰國社群媒體自殺意圖與情感分析之研究

為了解決2021 f1排名的問題，作者白芬佳 這樣論述：

由於 Covid-19 流行，人們在適應這種新生活方式之前，必須經歷許多變化，尤其是在心理健康方面，因為我們大多數人都被孤立了。社交媒體的數字痕跡可以提供生態數據並揭示心理和行為特徵。泰國的自殺率在東南亞排名第二，為每 10 萬人 0.73%，這是大流行期間的一個主要問題，因為在全球金融危機期間，泰國可能面臨與 20 年前相同的情況。本研究旨在通過分析泰國社交媒體 Twitter 文本數據對自殺意圖、情緒識別和文本情緒的訓練，應用深度學習和機器學習來調查該問題。該研究比較了六種傳統分類和三種深度學習模型。除此之外，關鍵詞提取、LLR和語言學特徵是實驗中添加的，以創建深度學習模型中分析短文本數

據的新最佳模型； Bi-LSTM 和 Bert。此外，SMOTE（重採樣）已被用於解決數據不平衡的問題。除此之外，該研究還提供了關鍵字分析，以支持調查問題。結果，新添加的特徵深度學習模型的性能不如帶有 SMOTE、重採樣的 Bert。它在預測未標記數據的每項任務中提供了最高的 Marco F1 分數。結果還表明了，自殺推文、悲傷情緒和負面情緒推文在 2020 年顯著增加。這表明 Covid-19 大流行可能通過社交媒體產生了影響。另一個有趣的結果是關鍵詞分析，特別是在任務 2 中，每個情緒類別中的關鍵詞都顯著地代表了情緒。該結果還可以指示註釋的準確性和 kappa 值。