基于Prompt和文本嵌入的刑事卷宗特征提取与信访风险评估模型的构建

在刑事案件办理过程中,如何自动且有效地提取非结构化卷宗数据中的特征信息,是提升信访风险评估模型精度的关键问题。本研究提出利用自然语言处理技术,基于Prompt方法对卷宗提取特征文本,并采用文本嵌入模型对提取的特征进行向量化处理及相似度归一化,进而训练出风险评估预测模型。实验结果表明,该方法能够显著提高特征表达能力,并提升评估模型在检测信访风险中的性能。未来,可以构建端到端的混合模型,以实现完全自动化的特征提取与风险预测。