公开(公告)号：CN112163752A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202010995994.0

申请日：2020-09-21

Applicant: 贵州大学

Inventor： 秦永彬 ,  敖绍林 ,  陈艳平 ,  黄瑞章

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的辅助分案方法，所述方法包含有如下步骤：一、提出融合审判质量的法官表示方法，构成任一法官的特征通过其审判案件的审判质量权重来挑选，选择法官审判质量高的案件的特征来表示法官；二、提出案件的表示方法，得到案件的语义特征表示向量；三、利用卷积神经网络实现案件和法官的匹配度计算；四、通过排序匹配度，输出前N个匹配值高的法官作为案件的推荐法官，实现自动分案。该方法利用词嵌入技术将句子表示映射到高阶语义空间，通过卷积神经网络自动抽取案件表示和法官表示之间的关联语义，然后在非线性空间中实现案件和法官的匹配度计算，获得案件和法官的匹配度，通过分案模块得到推荐法官，实现自动分案。

公开(公告)号：CN110119905A

公开(公告)日：2019-08-13

申请号：CN201910433339.3

申请日：2019-05-23

Applicant: 贵州大学

Inventor： 秦永彬 ,  敖绍林 ,  陈艳平 ,  黄瑞章

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法，包括以下步骤：一、建立判断法官擅长案件类型的评价指标；二、法官表示；三、案件表示；四、搭建分案模型：基于基准的神经网络模型，搭建双通道卷积神经网络模型，将法官及案件表示经过预训练的词向量矩阵，得到相应的向量矩阵表示作为数据输入模型，然后将两通道上池化层之后得到的特征向量进行拼接，最后得到输出结果，完成分案。结合数据挖掘、自然语言处理及神经网络方法，对法院数据进行处理，制定规则挖掘有价值的信息，进而为法院的智能化自动化分案提供技术支撑，大大提高了分案效率，实现自动化的，有效的避免了司法过程中的腐败现象，提高了分案的准确率，取得了很好的效果。