一种基于BERT并融合可区分属性特征的刑事案件刑期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BERT并融合可区分属性特征的刑事案件刑期预测方法，包括：Step1、对语料抽取实验所需案例描述和标签，作为实验数据；并对数据进行清洗、预处理、词向量预训练操作；Step2、利用带注意力机制的双层LSTM从预训练的案例描述中获得可区分属性特征；Step3、对仅做清洗的实验数据通过BERT模型获得局部重要信息特征；Step4、将Step2步骤中获得的可区分属性特征与Step3步骤获得的局部重要信息特征进行拼接，然后在BERT模型的下游通过softmax分类器进而得到刑期预测的模型。本发明可以有效地用于刑期预测。