结合案件要素序列的罪名预测方法

摘要：

罪名预测指根据给定的案情事实找到适用罪名.现有罪名预测方法主要使用文本内容进行分类,但无法有效地利用文本中的案件要素.针对现有方法的不足,提出了一种结合案件要素序列的罪名预测方法.该方法将案情事实过程表示为一系列以"行为"为核心且具有时序关系的案件要素序列,然后利用图卷积神经网络进行表示,最后融合文本语义特征来预测案件罪名.实验表明,该方法比现有方法具有更好的预测性能.同时,该方法在对易混淆罪名的区分方面也有较好的表现.

关键词：案情事实;图卷积神经网络;案件要素;文本分类

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;贵州省科学技术基金重点项目

在线出版日期：2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：30-40