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基于深度学习技术的减刑刑期预测方法

摘要

本发明属于司法审判技术领域,具体为一种基于深度学习技术的减刑刑期预测方法。本发明基于文档分类的阶层注意力网络,设计多文档减刑预测模型,该模型根据减刑文书的主要内容,并迁移联合犯罪文书、法条依据的内容,更好地预测识别减刑案件的刑期,具体步骤包括:收集数据和预处理;通过文本编码器编码多文档的向量;减刑刑期分布的确定。本发明方法可以满足对减刑刑期更加精确的预测需求。

著录项

  • 公开/公告号CN113642756A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN202110584847.9

  • 发明设计人 张鹏;池瑶;卢暾;顾宁;

    申请日2021-05-27

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/18(20120101);G06F40/242(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31200 上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞;陆尤

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-06-19 13:15:27

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