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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开一种融入辅助知识进行刑期预测的方法，方法首先抽取法律文书样例数据集中事实描述、涉案法条和刑期结果，并针对法律文书样例数据集分布不均匀的问题，对法律文书样例数据集中样例较少的种类进行数据补充；接着将抽取的涉案法条作为辅助知识和事实描述部分进行融合，并根据刑期结果设置预测标签；然后进行数据增强处理，以去除噪音数据；最后搭建ERNIE_DPCNN混合网络模型，对模型进行训练、校验和评估，并实现对刑期的预测。本发明不仅解决了数据集分布不均匀影响刑期预测结果的问题，还提高了刑期预测的便捷性、准确性和高效性。
主权项：1.一种融入辅助知识进行刑期预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取法律文书样例数据集，使用python语言中的工具包，调用json.loads方法将法律文书样例数据集中事实描述、涉案法条和刑期结果抽取出来并保存在新文件中；步骤2：针对法律文书样例数据集分布不均匀的问题，对法律文书样例数据集中样例较少的种类进行数据补充；步骤3：将步骤1抽取的涉案法条作为辅助知识和事实描述部分进行融合，实现对补充后的数据集进行辅助知识的融合；步骤4：对融合后的数据集进行数据增强处理，以去除噪音数据；并将数据集随机划分为训练集、测试集和校验集；步骤5：搭建ERNIE_DPCNN混合网络模型，并对搭建好的模型进行训练、校验和评估；步骤6：加载步骤5中评估合格的ERNIE_DPCNN混合网络模型，输入法律文书样例对刑期进行预测，将预测结果中概率最高的结果作为最终刑期预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种融入辅助知识进行刑期预测的方法
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