[发明专利]基于过滤门机制的用户法条预测方法有效
| 申请号： | 201910133356.5 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109829055B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 夏鹏;严建峰 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06Q10/04;G06Q50/18;G06N3/063 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 郭磊 |
| 地址： | 215000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于过滤门机制的用户法条预测方法。本发明基于过滤门机制的用户法条预测方法，包括：采用双向LSTM网络对案情描述进行编码，将编码后的向量经过一个过滤门结构得到案情描述的高层次表示；利用注意力机制为每一个罪名选择合适的文本特征，将经过最大池化层后的向量与每一个罪名的注意力表示拼接，得到最终用于预测的向量；利用二分类模型，判断每个罪名是否始于该案情描述。本发明的有益效果：在用户法条预测系统中传统的做法通常是人工特征配合经典的文本分类器，这样导致最终法条预测的准确度高度依赖人工特征的好坏，也不具备跨业务预测的通用性，同时传统的做法不能很好的预测相似案情的法条。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 过滤 机制 用户 法条 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于过滤门机制的用户法条预测方法，其特征在于，包括：采用双向LSTM网络对案情描述进行编码，将编码后的向量经过一个过滤门结构得到案情描述的高层次表示；利用注意力机制为每一个罪名选择合适的文本特征，将经过最大池化层后的向量与每一个罪名的注意力表示拼接，得到最终用于预测的向量；利用二分类模型，判断每个罪名是否始于该案情描述。
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