[发明专利]一种利用基于多层注意力的序列生成网络进行多罪名预测的方法有效
| 申请号： | 201911257862.1 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111026869B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李玉军;马宝森;朱孔凡;贲晛烨;马浩洋;胡伟凤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 许德山 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种利用基于多层注意力的序列生成网络进行多罪名预测的方法，在融合神经网络与注意力机制基础上，更好地实现文本之间的上下文内容依赖，从而更准确地进行文本内容的多罪名提取。基于多层注意力机制(词级别和句子级别的attention机制嵌套)的多罪名预测模型对原始数据集进行改造，再通过刑法罪名之间的逻辑联系,从而将罪名间的关联信息融入到模型中。增加法条抽取器,法条文本编码器,引入法条信息,又通过注意力操作,从原始文本中过滤掉对罪名罪名无关的文本信息,增强待预测罪名对应文本的信息表示,从而提升模型对待预测罪名的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 基于 多层 注意力 序列 生成 网络 进行 罪名 预测 方法 | ||
【主权项】：
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