| 基于犯罪行为序列的法律条文预测方法 |
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| 引用本文： | 陈文哲,秦永彬,黄瑞章,陈艳平. 基于犯罪行为序列的法律条文预测方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 245-249. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0069 |
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| 作者姓名： | 陈文哲 秦永彬 黄瑞章 陈艳平 |
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| 作者单位： | 贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025;贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025;贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025;贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳 550025;贵州大学 贵州省公共大数据重点实验室,贵阳 550025 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金联合基金重点项目;国家自然科学基金重大研究计划项目;贵州省重大应用基础研究项目;贵州省科技重大专项计划;贵州省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 随着互联网技术和人工智能技术的飞速发展，如何将人工智能引入到司法领域得到了各大研究机构的密切关注。在传统的审判辅助工作中，主要依托的是对于独立的案情特征进行法条、量刑、罪名的确立。然而，这种情况下，案情特征的顺序容易被忽略，尤其是涉及到案件特征的时间序列、行为序列的分析时，“顺序问题”可能影响最终的审判结果，如相同特征的案件可能导致审判结果的不同。对如何有效地利用这些信息提升法律条文预测的性能进行研究，用于改进在司法领域的表现，并辅助法官和律师等更加高效地进行法律判决。通过利用案情的事实描述和犯罪行为序列来预测案件涉及的相关法条，验证基于犯罪行为序列的法律条文预测的有效性。
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| 关 键 词： | 司法领域 犯罪行为序列 文本表示 文本分类 法律条文预测 |
Legal Text Prediction Method Based on Criminal Behavior Sequence |
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| CHEN Wenzhe,QIN Yongbin,HUANG Ruizhang,CHEN Yanping. Legal Text Prediction Method Based on Criminal Behavior Sequence[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(22): 245-249. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0069 |
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| Authors: | CHEN Wenzhe QIN Yongbin HUANG Ruizhang CHEN Yanping |
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| Affiliation: | 1.School of Computer Science and Technology, Guizhou University, Guiyang 550025, China2.Guizhou Provincial Key Laboratory of Public Big Data, Guizhou University, Guiyang 550025, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | judicial field criminal behavior sequence text representation text classification relevant article prediction |
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