[发明专利]一种基于深度度量学习的一人多案关联识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911241577.0 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN112925877B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 马志柔;马新宇;刘杰;王帅;叶丹 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/289;G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08;G06Q50/18 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度度量学习的一人多案关联识别方法及系统。该方法获取待进行一人多案关联识别的起诉状，利用预先训练完成的案件要素识别模型得到案件要素信息；将案件要素信息输入预先训练完成的案件相似度量模型，利用深度学习和度量学习技术计算案件要素信息与候选案件集合中的案件的文本语义相似度，进而判断是否存在一人多案的情况，并按人建立案件关联。该系统包括案件要素识别模块、案件相似度量模块、案件关联识别模块。本发明利用深度度量学习与法律业务规则相结合的方法，实现法院立案‑审判‑执行全流程阶段的一人多案的关联识别，为跨区域跨层级的司法资源统筹提供技术支持，为法院公正、高效地审理和执行案件提供保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 度量 学习 一人多案 关联 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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