公开(公告)号：CN113487453B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202110632603.3

申请日：2021-06-07

Applicant: 山东大学

Inventor： 任昭春 ,  吕由钢 ,  任鹏杰 ,  陈竹敏 ,  王梓涵 ,  李玉军

IPC: G06Q50/18 ,  G06Q10/04 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于犯罪要素的法律判决预测方法及系统，利用层次化的Bi‑LSTM进行事实描述编码，生成上下文的句子表示；利用基于强化学习进行要素抽取，挑选出包含犯罪要素的句子；通过融合所选句子的上下文表示，生成相应判别犯罪要素表示；将判别犯罪者、犯罪目标、犯罪意向和犯罪行为的犯罪要素表示进行拼接，对形成的拼接向量进行多任务判决预测，得到预测判决结果。本发明可以有效区分易混淆的犯罪事实和法律条款，提升法律判决预测任务的准确度。

公开(公告)号：CN119761498A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411716432.2

申请日：2024-11-27

Applicant: 山东大学

Inventor： 陈竹敏 ,  任昭春 ,  吕由钢 ,  郝继泰 ,  王梓涵 ,  赵凯 ,  高莘 ,  任鹏杰 ,  王芳

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/0455 ,  G06F40/30 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/18

Abstract: 本公开提供了一种层次化推理链驱动的多被告法律判决预测方法及系统，涉及法律判决预测技术领域，包括：获取待预测案件的信息，包括待判决的具体被告人、所有被告人姓名及事实描述；将案件信息输入到训练后的层次化推理网络中，预测具体被告人的判决结果，包括犯罪关系、量刑情节、法律条文、罪名、刑期；其中，所述层次化推理网络，基于序列到序列生成技术，采用层次化推理链，通过两级推理分别识别具体被告人与其他被告人之间的犯罪关系并确定具体被告人的量刑情节、对具体被告人的法律条文、罪名、刑期进行前向预测和后向验证；本发明将多被告判决过程形式化为层次化推理链，并根据该推理链有效地预测多被告案件中每个被告的判决结果。

公开(公告)号：CN113487453A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110632603.3

申请日：2021-06-07

Applicant: 山东大学

Inventor： 任昭春 ,  吕由钢 ,  任鹏杰 ,  陈竹敏 ,  王梓涵 ,  李玉军

IPC: G06Q50/18 ,  G06Q10/04 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于犯罪要素的法律判决预测方法及系统，利用层次化的Bi‑LSTM进行事实描述编码，生成上下文的句子表示；利用基于强化学习进行要素抽取，挑选出包含犯罪要素的句子；通过融合所选句子的上下文表示，生成相应判别犯罪要素表示；将判别犯罪者、犯罪目标、犯罪意向和犯罪行为的犯罪要素表示进行拼接，对形成的拼接向量进行多任务判决预测，得到预测判决结果。本发明可以有效区分易混淆的犯罪事实和法律条款，提升法律判决预测任务的准确度。