面向不平衡司法裁判文书数据的法条推荐方法及系统
公开
摘要
本发明提供了一种面向不平衡司法裁判文书数据的法条推荐方法及系统，将获取的司法裁判文书数据输入模型并预处理，进行序列化得到模型的训练集；将训练集通过基于预训练模型的嵌入层，得到文本的向量表示；将文本向量通过CNN（卷积神经网络）获取文本特征；将训练集通过基于语法依赖信息的词语搭配算法，得到文本的词语搭配特征；将文本特征和词语搭配特征通过神经网络进行融合，得到混合语义向量；将混合语义向量输入到深层神经网络中，输出法条预测结果；基于法条预测结果和真实司法裁判文书的法条标签进行模型训练，并将训练完成的模型用于司法案件的辅助判决，能有效在极度不平衡数据下推荐适用的法条辅助法官进行司法裁判。
基本信息
专利标题 ：
面向不平衡司法裁判文书数据的法条推荐方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610891A
申请号 ：
CN202210511295.3
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-05-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈晓红郑旭哲梁伟吴嘉懿胡东滨
申请人 ：
湖南工商大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓大道569号
代理机构 ：
长沙轩荣专利代理有限公司
代理人 ：
董崇东
优先权 ：
CN202210511295.3
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/253 G06F40/284 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q50/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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