卷积神经网络在案件分类上的应用

摘要

几年前,机器学习在司法方面的应用被提出并得到迅速发展.本文通过对判决文书的学习,将训练出的模型以文本分类的方式,用于协助办案人员进行罪名预测:1、在权威网站爬取大量判决文书,进行信息预处理后,提炼出较为精炼的文本数据和罪名标签;2、对文本进行分词、结构化处理、构成词汇表并与相应的词向量进行1对1映射;3、应用谷歌的Tensorflow搭建卷积神经网络,设置参数,训练模型并测试;4、反复调整参数后,改进优化算法,使分类效果理想.最终分类准确率在95％以上.