基于深度学习的民事案件判决结果分类方法研究

摘要：

裁判文书数量的快速增长对自动化分类提出了迫切要求,然而已有研究缺乏在民事案件这一细分领域下以判决结果为分类标准的方法的研究,无法实现对民事案件判决结果的准确分类.文中将深度学习技术应用于民事案件判决结果分类领域,通过横向对比多种深度学习模型得出了该领域下表现较好的模型,并依据裁判文书的数据特点对该模型进行了进一步的优化.实验结果证明,Transformer模型的判决结果分类的宏精准率、宏召回率和宏F1分数均高于其他模型.通过对数据预处理流程的优化和对Transformer模型位置嵌入方式的优化,模型的性能指标提升了1％～2％.

关键词：大数据;司法数据;裁判文书;自然语言处理;分类;深度学习

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0831202

在线出版日期：2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：80-85