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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的多标签罪名预测方法，包括以下步骤：爬取裁判文书并融合CAIL数据构造数据集；数据预处理，包括从裁判文书中抽取出案件基本情况段落、引用法条列表、罪名等信息，平衡单标签多标签数据，构造词表，去停用词，法条名称标准化；预训练词嵌入层；训练相关法条预测神经网络以获取与案情相关的法条；训练罪名预测神经网络；输出预测的罪名列表。本发明针对罪名预测中一个被告对应多个罪名的预测问题，提出了一种面向数罪并罚的罪名预测方法。另外，针对其他传统罪名预测方法中外部知识不足的问题，提出了一种融合案件基本情况和相关法条的方法，显著提升了模型的性能与可解释性。
主权项：1.一种基于Transformer的多标签罪名预测方法，其特征在于包含以下步骤：步骤1收集和构建包含刑事案件的案件基本情况、引用法条、罪名、刑期等信息的数据集。步骤2数据预处理。步骤3预训练词嵌入层。步骤4训练相关法条预测神经网络。步骤5训练罪名预测神经网络。步骤6输出预测的罪名列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于Transformer的多标签罪名预测方法
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