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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明提供了一种基于键值记忆网络的案件案由分类方法及介质，包括：1数据预处理：从司法文书中提取案情描述文本信息和文书引用的法律条文信息；2模型构建：建立基于键值记忆网络的案件案由分类模型，包括对引用法条的建模、案件案情描述文本的建模和对键值记忆增强神经网络的建模；3模型训练：通过训练数据对建立的案由分类模型进行优化，得到最优参数；4模型预测：输入测试数据集的案件案情描述文本，模型预测案件对应的案由类别。本发明使用键值记忆增强神经网络进行案由分类，能够借助法律条文的引用信息有效提取案情关键信息，提高样本数量较少的案由的分类准确率，进而提升案由分类的总体准确度。

主权项：1.一种基于键值记忆网络的案件案由分类方法，其特征在于，包括如下步骤：数据预处理步骤：从司法文书中提取案情描述文本信息和文书引用的法律条文信息；模型构建步骤：建立基于键值记忆网络的案件案由分类模型，包括对引用法条的建模、案件案情描述文本的建模和对键值记忆增强神经网络的建模；模型训练步骤：通过训练数据对建立的案由分类模型进行优化，得到最优参数；模型预测步骤：输入测试数据集的案件案情描述文本，模型预测案件对应的案由类别；所述模型构建步骤具体包括：对引用法条表示向量的建模；对案情描述文本表示向量的建模；对键值记忆增强神经网络的建模；所述对键值记忆增强神经网络的建模，具体包括：每个案件的引用法条表示向量用来控制对案情描述记忆模块的读写操作，训练数据集中每个案件的引用法条表示向量与键记忆模块计算相似度，得到这个案件的引用法条表示向量与每个案由相关的法条表示向量的相关性权重，法条上越相关，案件的案情描述就越相关，这个相关性权重去指导该案件案情描述文本的写入和读出，所述相关性权重既是读权重也是写权重；键值记忆增强神经网络同时输入案件案情描述文本表示向量，根据写权重将这个案情描述文本表示向量写入具体的案情描述记忆模块的卡槽中，更新案情描述记忆模块；根据读权重读出案情描述记忆模块中的向量表示，得到一个基于法条表示记忆增强的案情描述文本的表示向量；获得的基于法条表示记忆增强的案情描述文本的表示向量和原本编码器得到的文本表示向量进行串联，输入进一个案件案由分类器；原本编码器得到的文本表示向量指：使用特定神经网络模型作为编码器获得的案情描述文本表示向量；案件案由分类器由一个softmax全连接网络构成，最后得到特定案件在不同案由上的概率分布。

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百度查询： 上海交通大学 基于键值记忆网络的案件案由分类方法及介质