【摘 要】
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人工智能技术的迅猛发展为审判案件事实要素的智能抽取奠定了基础。当前,由于法律专业词汇容易被切割成单个语义碎片,涉案诉讼材料的多源性和多样性等,导致审判案件事实要素抽取准确性不高,影响法律的准确适用,抑制依法裁判的作出。是以,需要以要素式审判为基础,利用OCR等技术对审判案例数据和案例事实要素进行识别,并进行智能化抽取;运用基于层叠注意力机制的深度学习模型,将案件中提取的事实要素进行相关性计算,选定案件的关键要素;根据得到的结构化要素,通过从案件中提取时间、地点、主体等事实要素,利用贝叶斯网络搭建证据关联概
【基金项目】
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国家科技部重点研发计划资助项目“面向多方证据关联分析的诉讼风险智能分析和结果预测技术研究”(2018YFC0830202),智能司法研究重庆市2011协同创新中心和重庆市人工智能+学科群之智慧司法学科建设重大课题“智能司法语境下类案异判的化解研究”(ZNSF2020Z01)。
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人工智能技术的迅猛发展为审判案件事实要素的智能抽取奠定了基础。当前,由于法律专业词汇容易被切割成单个语义碎片,涉案诉讼材料的多源性和多样性等,导致审判案件事实要素抽取准确性不高,影响法律的准确适用,抑制依法裁判的作出。是以,需要以要素式审判为基础,利用OCR等技术对审判案例数据和案例事实要素进行识别,并进行智能化抽取;运用基于层叠注意力机制的深度学习模型,将案件中提取的事实要素进行相关性计算,选定案件的关键要素;根据得到的结构化要素,通过从案件中提取时间、地点、主体等事实要素,利用贝叶斯网络搭建证据关联概
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