判决书作为司法判决的载体对研究我国法律实践发展、促进法律实体正义与程序正义、提高司法效率具有重要意义。但由于判决书内容往往较长、非结构化、当事人关系复杂、事件类型多样等因素，往往难以高效快速的提取判决书中的要点。
基于此，本文针对民事一审判决书提出“分割+抽取+生成”摘要自动生成模型。
Demo 介绍
专业
高效
准确
用户可以输入整个判决书并通过程序对其自动进行分割，也可以手动将判决书分割后输入；
通过“抽取式摘要”按钮，获得抽取式摘要；
通过“生成式摘要”按钮，获得生成式摘要。
三 个 阶 段
判决书文本分割阶段：基于正则规则提取出判决书中的重要信息；
抽取式摘要阶段：基于NEZHA预训练模型抽取摘要；
生成式摘要阶段：借鉴Unilm在生成式任务上的机制，仍然基于NEZHA预训练模型进行生成式摘要。
模 型 特 点
基于判决书自身特点，统计正则规则对文本进行分割，降低文本长度的同时，帮助模型更好地学习各部分内容的特点；
抽取、生成阶段统一采用NEZHA预训练模型，该模型由华为提出，在中文NLP任务上具有良好表现；
相比于采用同样数据集（http://cail.cipsc.org.cn:2020/）的最好结果提升近16%。