基于深度学习的判决结果倾向性分析
Orientation analysis of judgment results based on deep learning
南京大学 软件学院, 南京 210093
摘要
判决结果的倾向性分析对于裁判文书的规范化、推荐诉讼律师等后续工作有着重大的意义，但是缺少有效的分析模型。为了充分利用海量数据的裁判文书，提出了一个判决结果倾向性分析的模型。从半结构化的裁判文书中抽取出关键特征，利用模糊匹配的方式对判决结果中的多重实体进行识别和清洗，将处理结果交由基于LSTM的深度学习神经网络进行倾向性判断。通过对三种案由的数据集进行实验，该模型的准确率最高可达98.3%，验证了该模型在判决结果的倾向性分析任务中具有很高的有效性。
基金项目
江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015069-03)
中国博士后创业人才支持计划资助项目(BX201700121)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0713
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 335-338
文章编号: 1001-3695(2019)02-004-0335-04
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
王业沛, 宋梦姣, 王譞, 等. 基于深度学习的判决结果倾向性分析 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 335-338. (Wang Yepei, Song Mengjiao, Wang Xuan, et al. Orientation analysis of judgment results based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 335-338. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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