[发明专利]一种基于卷积神经网络的行政违法案由预测方法及工具在审
| 申请号： | 202010311136.X | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111552808A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 李伟平;王嘉熙;杨晓;张世琨 | 申请（专利权）人： | 北京北大软件工程股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 涂凤琴 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区北四环西路67号中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的行政违法案由预测方法及工具，包括：获取第一预设数量的违法事实，并将所述违法事实转换为违法事实词向量，构建由违法事实词向量组成的训练数据集；利用卷积神经网络和全连接神经网络构建预测模型，并利用训练数据集中的违法事实词向量对所述预测模型进行训练，得到违法案由识别模型；其中，所述违法案由识别模型的输入为待识别的违法事实词向量，输出为违法案由预测结果。本发明提供的技术方案，在把文本信息交给深度神经网络模型进行处理之前，需要对文本信息进行处理，将文本信息转换为连续稠密的词向量，以便深度学习模型处理，相比现有技术，这种做法不需要选用特定的方法进行特征工程，特征表达能力更强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 行政 违法 案由 预测 方法 工具 | ||
【主权项】：
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