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题名融入案件辅助句的低频和易混淆罪名预测
被引量:4
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作者
郭军军
刘真丞
余正涛
黄于欣
相艳
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机构
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)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期3139-3150,共12页
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基金
国家重点研发计划(2018YFC0830105,2018YFC0830101,2018YFC0830100)
国家自然科学基金(61972186,61762056,61472168,61866020)
+1 种基金
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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文摘
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表明:所提方法在F1值最大提升13.2%,准确率最大提升4.5%,低频罪名预测F1值提升4.3%,易混淆罪名预测F1值提升8.2%,所提算法显著地提升了低频和易混淆罪名的预测性能.
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关键词
低频罪名
易混淆罪名
双向互注意力
多粒度编码
案件辅助句
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Keywords
few shot charge
confusing charge
bi-direction mutual attention
multi-granular coding
auxiliary sentence of case
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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