Named entity recognition for Serbian legal documents: Design, methodology and dataset development

📄 arXiv: 2502.10582v1 📥 PDF

作者: Vladimir Kalušev, Branko Brkljač

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-14

备注: 9 pages, 6 figures, 1 table, associated NER4Legal_SRB model and dataset are available at https://huggingface.co/kalusev/NER4Legal_SRB , paper submitted to 15th International Conference on Information Society and Technology (ICIST), Kopaonik, Serbia, 9-12 March 2025, conference track: Generative AI and Large Language Models

💡 一句话要点

提出一种基于BERT的塞尔维亚语法律文档命名实体识别方法与数据集

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 命名实体识别 塞尔维亚语 法律文档 BERT 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 法律文档处理自动化需求日益增长，但缺乏针对塞尔维亚语法律文本的有效NER工具。
  2. 利用预训练BERT模型，针对塞尔维亚语法律文档的特点进行微调，实现命名实体识别。
  3. 通过交叉验证，在自建数据集上取得了0.96的平均F1分数，验证了方案的有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的塞尔维亚语法律文档命名实体识别（NER）解决方案。该方案利用了预训练的BERT模型，并针对识别和分类文本内容中的特定数据点进行了精细调整。除了为塞尔维亚语开发新的数据集（包含公开的法院判决）之外，本文还介绍了系统设计和应用的方法，并讨论了所取得的性能指标及其对所提出解决方案的客观评估的影响。在创建的手动标注数据集上进行的交叉验证测试，平均F1分数为0.96，以及对有意修改的文本输入示例的额外结果，证实了所提出的系统设计的适用性和开发的NER解决方案的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决塞尔维亚语法律文档中命名实体识别的问题。现有方法可能在处理特定领域的法律术语和语言结构时表现不佳，缺乏针对塞尔维亚语法律文本的专门优化模型。

核心思路：核心思路是利用预训练的BERT模型，该模型已经在大量文本数据上进行了训练，具备强大的语言理解能力。通过在塞尔维亚语法律文档数据集上对BERT模型进行微调，使其能够更好地识别和分类法律文本中的命名实体。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建塞尔维亚语法律文档NER数据集，包含公开的法院判决等文本；2) 选择预训练的BERT模型作为基础模型；3) 使用构建的数据集对BERT模型进行微调，使其适应塞尔维亚语法律文本的特点；4) 评估微调后的模型在测试集上的性能，并进行分析和改进。

关键创新：关键创新在于针对塞尔维亚语法律文档的NER任务，对预训练的BERT模型进行了专门的微调和优化。此外，还构建了一个新的塞尔维亚语法律文档NER数据集，为该领域的研究提供了数据基础。

关键设计：论文中没有明确说明BERT微调的具体参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，这些信息可能属于实现细节或未公开。但可以推测，微调过程可能涉及调整学习率、训练轮数等超参数，并使用交叉熵损失函数来优化模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在自建的塞尔维亚语法律文档NER数据集上取得了显著的性能。交叉验证测试的平均F1分数为0.96，表明该模型具有较高的准确性和召回率。此外，对有意修改的文本输入进行的测试也验证了该模型的鲁棒性，表明其在实际应用中具有较强的适应能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律领域的多个方面，例如自动化文档归档、智能搜索与检索、合同审查、法律咨询等。通过自动识别法律文档中的关键信息，可以提高法律从业人员的工作效率，降低人工成本，并为公众提供更便捷的法律服务。未来，该技术有望与法律知识图谱等技术相结合，构建更智能的法律信息处理系统。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in the field of natural language processing (NLP) and especially large language models (LLMs) and their numerous applications have brought research attention to design of different document processing tools and enhancements in the process of document archiving, search and retrieval. Domain of official, legal documents is especially interesting due to vast amount of data generated on the daily basis, as well as the significant community of interested practitioners (lawyers, law offices, administrative workers, state institutions and citizens). Providing efficient ways for automation of everyday work involving legal documents is therefore expected to have significant impact in different fields. In this work we present one LLM based solution for Named Entity Recognition (NER) in the case of legal documents written in Serbian language. It leverages on the pre-trained bidirectional encoder representations from transformers (BERT), which had been carefully adapted to the specific task of identifying and classifying specific data points from textual content. Besides novel dataset development for Serbian language (involving public court rulings), presented system design and applied methodology, the paper also discusses achieved performance metrics and their implications for objective assessment of the proposed solution. Performed cross-validation tests on the created manually labeled dataset with mean $F_1$ score of 0.96 and additional results on the examples of intentionally modified text inputs confirm applicability of the proposed system design and robustness of the developed NER solution.