[发明专利]基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质有效
| 申请号： | 202011357568.0 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112347780B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 吴飞;况琨;袁林;孙常龙 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F18/214;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/049;G06N3/08;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的司法事实查明生成方法、装置、介质。本发明针对对话形式的庭审笔录文本数据，利用层次化序列模型提取其特征，获得词级别，句级别和对话级别的向量化表征；然后将事实要素分类任务和缺失事实查明任务作为辅助任务，在多任务学习框架下构建符合司法程序逻辑的事实查明场景；最后将特征提取结果链接组合，在多任务学习框架下利用基于注意力机制的Seq2Seq模型，生成符合庭审记录的司法事实查明结果。本发明将深度序列学习模型应用于司法事实查明自动生成，相比一般文本生成算法，本发明对法律文书中事实性关键信息进行建模，辅助文本生成，有效地保留了原文中事实性要素，保证了生成模型的可控性与可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 司法 事实 查明 生成 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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