面向刑事裁判文书的罪名自动预测技术

• 作者: 李艾林
• 来源期刊: 中文信息
• 学科: 政治法律
• 关键词: 司法人工智能 自然语言处理 罪名预测 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 政治与社会
• 页码范围: 278-279
• 页数: 2页
• 分类号: DF81
• 字数: 2796字
• 语种: 中文

摘要

法律文书智能化处理作为司法人工智能技术的基础工作,特别是基于裁判文书的法律判决预测逐渐引起自然语言处理领域学者的关注.罪名预测作为是法律判决预测的重要子任务,决定着自动量刑、案件推荐等任务的准确率.本文以海量的刑事裁判文书为数据集,利用HanLP对裁判文书文本进行分词和词性标注,再借助word2vec工具训练词向量进行文本表示,通过对比实验SVM-TFIDF和深度神经网络学习(DPCNN)算法实现罪名预测.实验结果表明,本文方法能够较好的实现罪名自动预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艾林	甘肃政法大学公安技术学院	1	0	0.0	0.0