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清华大学学报(自然科学版)  2019, Vol. 59 Issue (7): 505-511    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2019.21.015
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基于混合深度神经网络模型的司法文书智能化处理
王文广, 陈运文, 蔡华, 曾彦能, 杨慧宇
达观数据 上海, 201203
Judicial document intellectual processing using hybrid deep neural networks
WANG Wenguan, CHEN Yunwen, CAI Hua, ZENG Yanneng, YANG Huiyu
DataGrand Inc., Shanghai 201203, China
全文: PDF(1250 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在法律文书智能化处理过程中,针对罪名预测、法条推荐、刑期预测,该文提出了一种长文本分类的混合深度神经网络模型HAC(hybrid attention and CNN model),该模型利用残差网络融合了改进的层次注意力网络(iHAN)和深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)。在"中国法研杯"司法人工智能挑战赛(CAIL-2018)的测试数据集上,该模型对罪名的预测与相关法条的推荐的F1-Score(Micro-F1和Macro-F1的均值)分别为85%和87%。对于刑期的预测,由于地区、年代、法院、法官、被告人的态度等方面的差异会导致刑期预测难度加大。该模型具有优良的预测性能和泛化能力,能够很好地适应这些差异。同时,将该模型在罪名预测和法条推荐的输出结果加入到刑期预测任务的输入中,并使用分类方法对刑期进行预测,进一步提升了模型的效果,最终在刑期预测任务中F1-Score超过77%,获得CAIL-2018刑期预测优秀成绩。
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