基于 RankSVM 改进相似案例检索排序性能

摘要

随着法律 AI 的快速发展，相似案例检索作为其核心任务之一受到广泛关注。现有研究多基于语言模型，而本文则从排序学习（Learning to Rank）角度改进当前模型的排序性能。具体而言，采用成对排序方法 RankSVM 作为分类器替代全连接层，结合常用语言模型在 LeCaRDv1 和 LeCaRDv2 数据集上进行实验。结果表明：RankSVM 通过优化精确排序，能普遍提升两个数据集的检索性能，同时缓解因类别不平衡导致的过拟合问题。代码已开源。

方法

1. RankSVM 应用：将 RankSVM 作为分类器集成到现有框架中，替代传统的全连接层结构。

2. 数据集验证：在 LeCaRDv1 和 LeCaRDv2 两个法律案例检索数据集上测试性能。

3. 性能对比：与原始分类器相比，RankSVM 显著提升排序准确性，尤其在处理类别不平衡数据时表现更稳健。

结论

• RankSVM 可有效提升相似案例检索的排序质量。

• 该方法对缓解过拟合具有实际意义，尤其在数据分布不平衡的场景中。

• 开源代码为后续研究提供了可复现的基础。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码

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