【摘 要】
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在法治社会中,随着刑事案件的不断累积和增加,国家和人民越来越重视对刑事案件判刑期限的准确性,同时也对司法人员准确判刑提出了更高的要求。现如今司法地方化、个人化现象的出现,导致判刑期不一致,出现司法不公的情况。为了促进同案同判,对刑事案件的刑期进行预测来辅助司法人员审理案件,受到了许多研究学者的广泛关注和深入研究。近年来,现有的模型存在不能很好联系案件描述的上下文信息、预测模型体系庞大、样本分类不均
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在法治社会中,随着刑事案件的不断累积和增加,国家和人民越来越重视对刑事案件判刑期限的准确性,同时也对司法人员准确判刑提出了更高的要求。现如今司法地方化、个人化现象的出现,导致判刑期不一致,出现司法不公的情况。为了促进同案同判,对刑事案件的刑期进行预测来辅助司法人员审理案件,受到了许多研究学者的广泛关注和深入研究。近年来,现有的模型存在不能很好联系案件描述的上下文信息、预测模型体系庞大、样本分类不均匀等情况,导致了刑期预测准确率不高。为了提高刑期预测的准确率,本文针对目前刑期预测模型存在上述的不足进行研究,提出了基于Ro BERTa的刑事案件刑期预测模型,该模型能够根据上下文语义信息对刑期进行预测,采用迁移学习的方式使用法律任务对Ro BERTa模型的预训练进行微调实现模型优化,使模型对法律任务更有针对性,提升其对刑期预测的准确性。针对Ro BERTa模型体系庞大的情况,采取以神经元为单位的模型剪枝技术来压缩模型,保证模型的轻量化。对于样本分类不均匀的问题,提出采用新型加权策略Class-Balanced Loss、对抗训练Fast Gradient Method、改进的交叉熵损失函数Focal Loss的方法结合优化的Ro BERTa模型做好刑期预测任务,实现通过优化训练方法的方式提高预测的准确率。采用2018年“中国法研杯”司法人工智能挑战赛提供的数据集进行实验。结果表明,本文提出优化的刑期预测模型与具有代表性的刑期预测模型相比,基于优化的Ro BERTa模型能够结合案件描述上下文语义信息对刑期预测的准确率达到53.3%,采用模型剪枝的方式在保证预测准确率的同时将模型大小缩减了1/3,基于样本分类不均衡提出优化的训练方法在预测的准确率方面也得到了4%-5%的提升。
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