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基于深度学习的文书判决结果倾向性的方法及装置

摘要

本发明公开了基于深度学习的文书判决结果倾向性的方法及装置,该文本倾向性分析方法能够从非结构化的文本中提取关键特征,利用模糊匹配方法解决判决结果中的多实体识别的问题,通过基于多层LSTM的深度神经网络进行倾向性判断,将整个过程构建成一个针对判决结果的倾向性分析模型。将该模型在不同案由的裁判文书数据集上都达到很高的准确率。通过该方法,只需输入裁判文书,即可得到判决结果倾向性标签,中间步骤无需人工参与,省时省力。

著录项

  • 公开/公告号CN109858008A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201711263320.6

  • 发明设计人 赵志宏;宋梦姣;陈松宇;王业沛;

    申请日2017-11-30

  • 分类号G06F17/27(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

  • 入库时间 2024-02-19 10:51:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-07

    公开

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