申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东大学

申请日：2020-10-27

公开（公告）日：2022-06-24

公开（公告）号：CN112287689B

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30;G06F40/289;G06F40/216;G06N3/04;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.06.24#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.01.29#公开

摘要：本申请公开了一种司法二审案情辅助分析方法及系统，包括：获取待分析案件的一审数据和二审数据；基于第一双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的一审数据进行向量提取，获取待分析的一审向量；基于第二双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的二审数据进行向量提取，获取待分析的二审向量；将待分析的一审向量和二审向量进行拼接，得到拼接向量；将拼接向量输入到二审判决结果预测模型中，输出待分析案件的二审判决预测结果；待分析案件的二审判决预测结果用于对司法二审案情进行辅助分析；其中，所述第一双向长短期记忆网络BiLSTM、所述第二双向长短期记忆网络BiLSTM、所述二审判决结果预测模型，均是基于历史法律文书进行训练后获得的。

主权项：1.一种司法二审案情辅助分析方法，其特征是，包括：获取待分析案件的一审数据和二审数据；基于第一双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的一审数据进行向量提取，获取待分析的一审向量；基于第二双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的二审数据进行向量提取，获取待分析的二审向量；将待分析的一审向量和二审向量进行拼接，得到拼接向量；将拼接向量输入到二审判决结果预测模型中，输出待分析案件的二审判决预测结果；待分析案件的二审判决预测结果用于对司法二审案情进行辅助分析；其中，所述第一双向长短期记忆网络BiLSTM、所述第二双向长短期记忆网络BiLSTM、所述二审判决结果预测模型，均是基于历史法律文书进行训练后获得的；所述二审判决结果预测模型的训练步骤包括：构建二审判决结果预测模型；所述二审判决结果预测模型，包括一审判决文本生成模型、二审判决文本生成模型、第三多层感知机MLP和第三Softmax层；一审判决文本生成模型的第一双向长短期记忆网络BiLSTM的输出端和二审判决文本生成模型的第二双向长短期记忆网络BiLSTM的输出端，均与第三多层感知机MLP的输入端连接，第三多层感知机MLP的输出端与第三Softmax层的输入端连接；构建第三训练集；所述第三训练集，包括：已知的一审事实与证据、已知的二审事实与证据、已知的二审上诉理由和已知的二审判决结果；将已知的一审事实与证据作为一审判决文本生成模型的输入值；将已知的二审事实与证据、和已知的二审上诉理由作为一审判决文本生成模型的输入值；将已知的二审判决结果，作为第三Softmax层输出端的输出结果；进行训练，得到训练好的二审判决结果预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东大学 一种司法二审案情辅助分析方法及系统

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