一种基于图卷积神经网络的行政处罚文书的类案推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于图卷积神经网络的行政处罚文书的类案推荐方法，包括：数据集的爬取、整合和预处理、文书子图构建、字词的联合特征匹配向量提取、基于孪生BERT的节点特征向量提取、基于图卷积的特征向量的聚合、分类获取最终的匹配结果、行政处罚文书的推荐。本发明对行政处罚文书的局部匹配向量进行了提取，并将其对应附加在图节点上，充分利用了行政处罚文书半结构化的特点。对提高行政执法文书的匹配以及推荐的准确率有至关重要的作用。