[发明专利]一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法

摘要

本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法，包括以下步骤：一、建立判断法官擅长案件类型的评价指标；二、法官表示；三、案件表示；四、搭建分案模型：基于基准的神经网络模型，搭建双通道卷积神经网络模型，将法官及案件表示经过预训练的词向量矩阵，得到相应的向量矩阵表示作为数据输入模型，然后将两通道上池化层之后得到的特征向量进行拼接，最后得到输出结果，完成分案。结合数据挖掘、自然语言处理及神经网络方法，对法院数据进行处理，制定规则挖掘有价值的信息，进而为法院的智能化自动化分案提供技术支撑，大大提高了分案效率，实现自动化的，有效的避免了司法过程中的腐败现象，提高了分案的准确率，取得了很好的效果。

主权项

1.一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：一、建立判断法官擅长案件类型的评价指标；二、法官表示：利用自然语言处理技术，基于法官擅长类别案件文书数据的案情描述，得到每个法官的向量表示；三、案件表示：利用自然语言处理技术，对案件的案情部分进行处理，得出案件的向量表示；四、搭建分案模型：基于基准的神经网络模型，搭建双通道卷积神经网络模型，在卷积层使用多个尺寸不一的卷积核，将步骤二及步骤三得到的法官及案件的表示经过预训练的词向量矩阵，将得到的结果作为模型输入，最终通过模型输出分案结果。