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一种多罪名预测方法

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摘要

本发明提供了一种多罪名预测方法，包括：步骤1，对文本摘要模型进行训练，得到案情摘要；步骤2，将案情描述与案情摘要拼接，得到当前时间步的案情编码向量；步骤3，采用UniLM模型的双向语言模型对向量序列进行编码，取编码后所有位置的输出向量；步骤4，计算得到当前时间步的案情和罪名注意力编码向量；步骤5，得到当前时间步预测出的罪名。本发明能够获取各罪名的语义信息以及罪名之间的相互关系，最后在解码过程中加入案情‑罪名注意力机制，计算解码过程中隐藏状态和所有罪名的相关性，显著提升了多罪名预测的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114519103A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202210124252.X

  • 发明设计人 张涛;徐良;张燕;

    申请日2022-02-10

  • 分类号G06F16/35;G06F16/34;G06F40/157;G06F40/242;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/18;

  • 代理机构江苏圣典律师事务所;

  • 代理人胡建华;于瀚文

  • 地址 210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

  • 入库时间 2023-06-19 15:24:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    公开

    发明专利申请公布

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