罪名预测相关论文
针对解决法律判决预测中的罪名预测问题，为了更高效的捕捉案件事实描述中上下文的语义信息，提出了一种结合ALBERT（A Lite BERT）和卷积......
人工智能技术近年来有了跳跃式的发展,其理论和实践应用甚至覆盖到了司法领域。法律智能作为一种司法辅助工具,有利于提高司法效率......
随着大数据物联网时代的到来,人们的生活方式走向便捷化、智能化和信息化,法律人工智能也成为热门研究领域。通常人们遇到法律问题......
随着人工智能技术的发展以及司法数据的公开,司法领域的人工智能研究与应用受到了广泛关注。罪名预测作为法律判决预测中一个重要......
随着人工智能技术的发展,各个领域都利用人工智能提高了自动化水平和效率。司法领域也不例外,我国积极推进“智慧法院”建设,致力......
案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于图注意......
法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使......
针对智慧司法服务领域中“法律判决预测”任务的实际需求,探讨了法律判决预测任务的研究思路与实现路径,介绍了法律判决预测的整体......
智能司法预测是法律人工智能的一项重要任务,其核心子任务之一是罪名预测,即,给定犯罪事实预测行为人所犯罪名.目前基于深度学习的......
法律文书智能化处理作为司法人工智能技术的基础工作,特别是基于裁判文书的法律判决预测逐渐引起自然语言处理领域学者的关注.罪名......
涉案新闻重叠实体关系抽取对于构建案件知识图谱有着重要意义。传统的方法通过定位关系指示符来抽取重叠实体关系,在涉案新闻中,预......
罪名预测是智慧司法领域中的一项重要研究内容,其旨在依据犯罪事实自动预测出犯罪主体触犯的罪名。犯罪事实是案件的真实客观描述,......
近年来,以深度学习和自然语言处理为代表的人工智能技术取得巨大突破,开始在法律智能领域崭露头角。法律智能赋予机器理解法律文本......
几年前,机器学习在司法方面的应用被提出并得到迅速发展。本文通过对判决文书的学习,将训练出的模型以文本分类的方式,用于协助办......
