【摘 要】
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由于低频罪名数据量较少和易混淆罪名案情描述相似等原因,导致低频和易混淆罪名预测效果不佳.为了解决此类问题,通过构建案件辅助句,提出一种基于双向互注意力机制的案件辅助句融合方法,实现罪名预测.主要包括以下3部分:首先,基于司法领域知识构建案件辅助句,将案件辅助句作为案情描述和罪名之间的映射知识;然后,基于词级和字符级表征分别提取案情描述与案件辅助句多粒度特征;同时,借助案件辅助句与案情描述双向注意机制,获得具有辅助句倾向性的案情描述表征,并最终实现低频和易混淆罪名的预测.基于中国刑事案件公共数据集的实验结果
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省人工智能实验室（昆明理工大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0830105,2018YFC0830101,2018YFC0830100),国家自然科学基金(61972186,61762056,61472168,61866020),云南省科技厅省级人培项目(KKSY201703015),云南省基础研究专项面上项目(2019FB082,202001AT070047)。
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由于低频罪名数据量较少和易混淆罪名案情描述相似等原因,导致低频和易混淆罪名预测效果不佳.为了解决此类问题,通过构建案件辅助句,提出一种基于双向互注意力机制的案件辅助句融合方法,实现罪名预测.主要包括以下3部分:首先,基于司法领域知识构建案件辅助句,将案件辅助句作为案情描述和罪名之间的映射知识;然后,基于词级和字符级表征分别提取案情描述与案件辅助句多粒度特征;同时,借助案件辅助句与案情描述双向注意机制,获得具有辅助句倾向性的案情描述表征,并最终实现低频和易混淆罪名的预测.基于中国刑事案件公共数据集的实验结果
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