[发明专利]基于多任务学习的刑事案件判决预测方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202110454069.1 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113065347B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 张月国;黄熙宇;董莉莉 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/30;G06F40/14;G06F40/126;G06F40/253;G06Q50/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多任务学习的刑事案件判决预测方法及系统，包括：获取案情文本原始数据，并对案情文本原始数据进行预处理，得到预处理后的案情文本；将预处理后的案情文本进行分词，得到预处理后的分词案情文本；预处理后的分词案情文本进行one‑hot编码，得到词编码，然后再进行word2vec的编码，得到全文的词向量；基于预处理后的分词案情文本构建语法树，并将语法树中预设要求词对关系的词对抽取出来，对抽取出的词对进行one‑hot编码及word2vec的编码，得到词对的词向量；构建案件预测模型并对案件预测模型进行训练，得到训练后的案件预测模型；将全文的词向量和词对的词向量输入训练后的案件预测模型，得到相关法条、罪行以及刑期的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 刑事案件 判决 预测 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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