基于类案融合和双层注意力的涉众型经济犯罪量刑方法

专利申请号：CN202311372072.4

公 开 号：CN117194666A

发 明 人：张宇 陈思含 张萌 贾炜 周益周 

代 理 人：中国兵器工业集团公司专利中心刘瑞东

代理机构：中国兵器工业集团公司专利中心

专利类型：发明专利

申 请 日：20231208

公 开 日：20231023

专利主分类号：G06F16/35

关 键 词：文本特征 词向量 案件 信息技术领域 自然语言处理 注意力机制 表征能力 两层结构 模型输入 神经网络 实体识别 训练模型 语义信息 编码器 分类器 预测 准确率 构建 权重 句子 司法 注意力 抽取 词语 送入 文本 融合 引入 赋予 保证 学习 

摘      要：本发明涉及一种基于类案融合和双层注意力的涉众型经济犯罪量刑方法，属于自然语言处理及司法办案信息技术领域。本发明将已决案件判决书通过实体识别构建类案库，并抽取待决案件的司法文书文本特征即案件特征和类案特征，通过bert预训练模型强大的词向量表征能力学习文本特征的语义信息，将文本特征转为词向量序列作为模型输入，使用双层注意力机制给文本词语和句子分别赋予权重，引入两层结构的Bi‑GRU神经网络作为编码器，对文本特征编码并送入Softmax分类器实现量刑预测，在满足待决案件量刑预测同时，保证结果的准确率。