公开(公告)号：CN119539192A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411701241.9

申请日：2024-11-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张璞 ,  田哲宇 ,  孙玉辰

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术与法律判决预测(LJP)领域，提出了一种基于BERT模型、关键词提取和交叉注意力机制的方法。具体而言，该方法包括：首先，将案件事实描述输入到基于Transformer的关键词提取模型中，提取出法律事实关键词，并将其输入BERT模型以获得向量表示；接着，利用交叉注意力机制将法典语义融入模型，从而对罪名预测、法条预测(分类任务)以及刑期预测(回归任务)进行预测。本发明通过提取上下文相关的关键词并嵌入BERT模型，同时采用交叉注意力机制纳入法典语义，有效解决了传统方法难以准确捕捉关键事件信息的问题，从而提升了LJP各子任务的预测准确性。

公开(公告)号：CN119537609A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411691328.2

申请日：2024-11-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张璞 ,  孙玉辰 ,  田哲宇

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术与虚假新闻的事实核查领域，具体涉及到知识图谱辅助和注意力机制的新型虚假新闻检测的方法，该方法包括：首先从目标新闻文本中抽取数据，识别关键实体并将其链接到知识图谱，通过门控机制得到基于知识图谱的实体嵌入向量；接着，将目标文本中的句子、主题和实体作为输入向量，利用Transformer编码器提取其高阶知识表示；然后，通过多头注意力机制获取更深层次的文本嵌入，包括句子‑实体和句子‑主题的嵌入表示；最后，对比所获取的所有高级知识表示，并将它们一同输入模型，以预测新闻的真实度评分，从而有效甄别潜在的虚假新闻报道。