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team:使用深度学习方法应对2022年科利法定挑战。收录于:《第十六届国际法律信息学研讨会论文集》(JURISIN 2022),第70\u201383页。Y.、Kano,Y.、Yoshioka,M.和Satoh,K.(2022年)。2021年法律信息提取/蕴含竞赛概述和讨论。《社会网络战略评论》,16(1),111\u2013133.“,“新闻标题”:“社会网络战略回顾”},{“key”:“155_CR13”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Rabelo,J.,Kim,M.Y.,Goebel,R.,Yoshioka,M.,Kano,Y.和Satoh,K.(2020)科利2020:法律文件检索和蕴涵方法。收录于:《人工智能新前沿:JSAI-IsAI 2020研讨会》,JURISIN,LENLS 2020研讨会,虚拟事件,2013年11月15日,2017年,2020年,修订论文选集,第196页,2013年21月。柏林,海德堡,施普林格-弗拉格。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-79942-7_13,“doi”:“10.1007\/978-30-79942-7_13”},{“key”:“155_CR14”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:第34页,“doi:”10.1007\/978-3-030-58790-1_3“,“volume-title”:“人工智能的新前沿”,“作者”:“J 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