公开(公告)号：CN113553856A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110665262.X

申请日：2021-06-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 白天 ,  徐明蔚 ,  蔡立东 ,  刘思铭 ,  郭书宇 ,  张佶安 ,  周航

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/279 ,  G06F40/205 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的争议焦点识别方法，包括步骤：获取大量的裁判文书，并使用正则表达式方法对裁判文书进行初步清洗，提取其中原告诉称及被告辩称表述，由法学专家进行成对表述的争议焦点类别标注，完成争议焦点库的构建；利用争议焦点库对基于深度神经网络的模型进行句子级与段落级的训练，得到争议焦点识别器；将待识别的诉辩双方成对表述经过预处理后作为输入，传入步骤二训练得到的争议焦点识别器中，争议焦点识别器输出争议焦点所属类别。本发明方法的流程可以通过机器自动学习完成，节省人工开支；识别准确率得到提升；能更好的进行争议焦点识别，为法官、检察官及其他司法人员快速、准确分析案件的关键信息提供支持。

公开(公告)号：CN113553856B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202110665262.X

申请日：2021-06-16

Applicant: 吉林大学

Inventor： 白天 ,  徐明蔚 ,  蔡立东 ,  刘思铭 ,  郭书宇 ,  张佶安 ,  周航

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/279 ,  G06F40/205 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的争议焦点识别方法，包括步骤：获取大量的裁判文书，并使用正则表达式方法对裁判文书进行初步清洗，提取其中原告诉称及被告辩称表述，由法学专家进行成对表述的争议焦点类别标注，完成争议焦点库的构建；利用争议焦点库对基于深度神经网络的模型进行句子级与段落级的训练，得到争议焦点识别器；将待识别的诉辩双方成对表述经过预处理后作为输入，传入步骤二训练得到的争议焦点识别器中，争议焦点识别器输出争议焦点所属类别。本发明方法的流程可以通过机器自动学习完成，节省人工开支；识别准确率得到提升；能更好的进行争议焦点识别，为法官、检察官及其他司法人员快速、准确分析案件的关键信息提供支持。