公开(公告)号：CN113642756B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202110584847.9

申请日：2021-05-27

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张鹏 ,  池瑶 ,  卢暾 ,  顾宁

IPC: G06Q50/18 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于司法审判技术领域，具体为一种基于深度学习技术的减刑刑期预测方法。本发明基于文档分类的阶层注意力网络，设计多文档减刑预测模型，该模型根据减刑文书的主要内容，并迁移联合犯罪文书、法条依据的内容，更好地预测识别减刑案件的刑期，具体步骤包括：收集数据和预处理；通过文本编码器编码多文档的向量；减刑刑期分布的确定。本发明方法可以满足对减刑刑期更加精确的预测需求。

公开(公告)号：CN113642756A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110584847.9

申请日：2021-05-27

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张鹏 ,  池瑶 ,  卢暾 ,  顾宁

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/18 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于司法审判技术领域，具体为一种基于深度学习技术的减刑刑期预测方法。本发明基于文档分类的阶层注意力网络，设计多文档减刑预测模型，该模型根据减刑文书的主要内容，并迁移联合犯罪文书、法条依据的内容，更好地预测识别减刑案件的刑期，具体步骤包括：收集数据和预处理；通过文本编码器编码多文档的向量；减刑刑期分布的确定。本发明方法可以满足对减刑刑期更加精确的预测需求。