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专利
 名称： |
一种基于BERT并融合可区分属性特征的刑事案件刑期预测方法 |
| 作者： |
王红斌,张志菊,余正涛,线岩团,文永华 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
201911171416.9 |
| 申请日/受理日： |
2019-11-26 |
| 公告日： |
2020-04-28 |
| 授权日： |
2021-07-06 |
| 简介： |
本发明公开了一种基于BERT并融合可区分属性特征的刑事案件刑期预测方法，包括：Step1、对语料抽取实验所需案例描述和标签，作为实验数据；并对数据进行清洗、预处理、词向量预训练操作；Step2、利用带注意力机制的双层LSTM从预训练的案例描述中获得可区分属性特征；Step3、对仅做清洗的实验数据通过BERT模型获得局部重要信息特征；Step4、将Step2步骤中获得的可区分属性特征与Step3步骤获得的局部重要信息特征进行拼接，然后在BERT模型的下游通过softmax分类器进而得到刑期预测的模型。本发明可以有效地用于刑期预测。 |
