公开(公告)号：CN116188206A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211578234.5

申请日：2022-12-06

Applicant: 北京师范大学

Inventor： 孙晓敏 ,  原悦 ,  乔志宏 ,  蒋欣颖 ,  刘臻臻 ,  杨舒婷 ,  蔺义芹 ,  鲍瑞佶 ,  马榕梓 ,  李宁 ,  曹沛伶

IPC: G06Q50/18 ,  G06F40/289 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一基于决策树的司法案件判决结果预测方法，该方法包括：数据采集模块对案件事实描述文本信息进行采集，得到对应的词语列表；特征确定模块从词语列表确定具有深层语义表示的原始特征，降维，得到主成分特征；特征调整模块对原始特征进行训练得到对应的组合特征或者重构新特征，与主成分特征进行对比；模型训练模块对使用原始特征向量、组合特征或者重构新特征和每一份案件事实对应的判决结果对模型进行训练，得到相关判决结果预测模型；结果预测模块预测该案件事实描述文本对应的判决结果。本发明通过一种基于决策树的司法案件判决结果预测方法，可以有效帮助法官进行减轻工作负荷，降低判案出错率。