申请/专利权人：航天科工网络信息发展有限公司

申请日：2019-12-09

公开（公告）日：2023-08-01

公开（公告）号：CN111126057B

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F40/289;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/0499;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.01#授权;2020.06.02#实质审查的生效;2020.05.08#公开

摘要：本发明涉及一种分级神经网络的案件情节精准量刑系统，其中，包括：罪名预测级以及情节量刑预测级；案件描述文本输入给文本向量化表示模块后，通过文本向量化表示模块获定罪语料库中的语料，每个语料对应一个向量，用于表征整个文本；案件描述文本的向量化矩阵作为定罪分类神经网络的输入，计算每项罪名的概率，得出各定罪罪名的概率，并发送给预测罪名和案由模块，预测罪名和案由模块根据罪名预测结果，得到罪名对应的特定的法条结果；以案情描述文本和第一级的各项罪名概率为高概率罪名案由排序过滤模块输入；针对某个高概率案由，生成案件描述的向量化矩阵；将该案情描述的向量化矩阵作为情节量刑引擎的输入的输入，计算各项情节的概率，再计算案件刑期。

主权项：1.一种分级神经网络的案件情节精准量刑系统，其特征在于，包括：罪名预测级以及情节量刑预测级；罪名预测级包括：定罪特征库、文本向量化表示模块、定罪分类神经网络以及预测罪名和案由模块；情节量刑预测级包括：高概率罪名案由排序过滤模块、情节量刑引擎案由量刑情节库、以及量刑估计模块；案件描述文本输入给文本向量化表示模块后，通过文本向量化表示模块获定罪语料库中的语料，每个语料对应一个向量，用于表征整个文本；案件描述文本的向量化矩阵作为定罪分类神经网络的输入，计算每项罪名的概率，得出各定罪罪名的概率，并发送给预测罪名和案由模块，预测罪名和案由模块根据罪名预测结果，得到罪名对应的特定的法条结果；以案情描述文本和第一级的各项罪名概率为高概率罪名案由排序过滤模块输入，选择过滤前K个概率最高的案由和罪名，针对这K个案由，以自然语言形式的案件事实为输入；针对某个高概率案由，生成案件描述的向量化矩阵，首先抽取获得情节判定库中的语料，每个语料对应一个向量，用于表征整个文本；将该案情描述的向量化矩阵作为情节量刑引擎的输入，计算各项情节的概率，再计算案件刑期，得到最终结果。

全文数据：

权利要求：

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