一种针对司法案件的基于Neural Embedding智能分析方法

摘要

一种针对司法案件的基于Neural Embedding智能分析方法，采用搜集刑事法律文书，并对案情事实描述文书进行预处理；将预处理后的案情事实描述文本作为文档实体，案件所涉及的法条、被告人的罪名和刑期长短要素作为文档实体所对应的多个标签实体，使用随机梯度下降的方式，训练文档实体和标签实体的Embedding向量；使用训练得到的Embedding向量，对新的数据计算文档实体和标签实体的相似度，从而做出案情的判定。本发明辅助法官、律师专业人士进行罪名判断、相关法条推荐、刑期预测的司法判决，从而节约案件审查的时间及人力成本，提升司法判决的准确性，使得法官、律师人士能更加高效的完成法律判决。