针对解决法律判决预测中的罪名预测问题,为了更高效地捕捉案件事实描述中上下文的语义信息,提出了一种结合ALBERT(A Lite BERT)和卷积神经网络CNN(TextCNN)的中文罪名预测模型ALBT。模型利用ALBERT模型将法律文本的事实描述转化成向量表...针对解决法律判决预测中的罪名预测问题,为了更高效地捕捉案件事实描述中上下文的语义信息,提出了一种结合ALBERT(A Lite BERT)和卷积神经网络CNN(TextCNN)的中文罪名预测模型ALBT。模型利用ALBERT模型将法律文本的事实描述转化成向量表示,提取事实描述中的关键特征,把提取到的特征送入卷积神经网络TextCNN模型中进行分类预测,最终完成对事实描述中的罪名预测。实验在2018“中国法研杯”司法人工智能挑战赛构建的数据集上精度达到了88.1%。实验结果表明,模型在中文罪名预测上能够达到更好的预测效果。展开更多
文摘针对解决法律判决预测中的罪名预测问题,为了更高效地捕捉案件事实描述中上下文的语义信息,提出了一种结合ALBERT(A Lite BERT)和卷积神经网络CNN(TextCNN)的中文罪名预测模型ALBT。模型利用ALBERT模型将法律文本的事实描述转化成向量表示,提取事实描述中的关键特征,把提取到的特征送入卷积神经网络TextCNN模型中进行分类预测,最终完成对事实描述中的罪名预测。实验在2018“中国法研杯”司法人工智能挑战赛构建的数据集上精度达到了88.1%。实验结果表明,模型在中文罪名预测上能够达到更好的预测效果。