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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明提出了一种创新的基于预训练模型的量刑辅助推荐方法。本方法注重对案情描述文本的预处理，包括去除不相关的时间关键字和对金额、重量等数值的离散化处理，以及法条信息的精确切分。此外，结合中文预训练模型，无需进行额外特征提取，即可实现将法条知识融合到模型中。本发明的技术路线包括法条数据集的预处理、模型训练、罪名和刑期预测、以及最终的法条推荐，确保了推荐系统的高效性和公正性。通过对比现有技术，本发明在处理数据细节、模型训练效率和预测结果的准确性上都有显著提升，特别是在法条前后件信息的处理和利用预训练模型提取深层语义信息方面，展现了明显的优势。
主权项：1.一种基于预训练模型的量刑辅助推荐方法，其特征在于包含以下步骤：步骤1对所使用的“法研杯CAIL-2018”数据集进行预处理；步骤2模型所需法条前后件切分处理；步骤3词向量训练模块设计；步骤4罪名预测模型子模块设计；步骤5刑期预测模型子模块设计；步骤6法条预测模型子模块设计；步骤7输出推荐罪名、刑期、法条列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于预训练模型的量刑辅助推荐方法
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