法律智能目的是給機(jī)器賦予閱讀理解法律文本與定量分析案例的能力,完成罪名預(yù)測(cè)、法律條款推薦和刑期預(yù)測(cè)等具有實(shí)際應(yīng)用需求的任務(wù)。法律智能有望輔助法官、律師等人士更加高效地進(jìn)行法律審判,更好的幫助人民群眾理解相關(guān)法律條款在案件中的應(yīng)用,提高人民群眾對(duì)法律的認(rèn)識(shí),增強(qiáng)人民群眾使用法律維護(hù)自己的合法權(quán)益的意識(shí)。法律智能在一定程度上推動(dòng)了語(yǔ)言理解和人工智能領(lǐng)域技術(shù)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用,促進(jìn)人工智能事業(yè)在法律領(lǐng)域中的發(fā)展。基于以上人工智能領(lǐng)域技術(shù)在法律領(lǐng)域具有實(shí)際的應(yīng)用需求,本文選取法律智能中的罪名預(yù)測(cè)和法條推薦任務(wù),作為人工智能技術(shù)在法律智能領(lǐng)域中的應(yīng)用探索,并提出了兩種網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)分別解決罪名預(yù)測(cè)和法條推薦問(wèn)題。主要研究工作如下:1.罪名預(yù)測(cè)任務(wù),罪名預(yù)測(cè)是根據(jù)刑事法律文書(shū)中的案情描述和事實(shí)部分,預(yù)測(cè)被告人被判的罪名。隨著人民群眾的維權(quán)意識(shí)逐漸提高,司法案也逐漸增多,但是當(dāng)前從事司法工作的相關(guān)人員數(shù)量是有限的,這樣的情況會(huì)造成司法辦案效率比較低,而人工智能具有快速處理大量文本信息的能力,因此,利用人工智能領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)探索解決罪名預(yù)測(cè)任務(wù)的方法,提出基于深度學(xué)習(xí)的端到端記憶網(wǎng)絡(luò)（ETE-ME... 

【文章來(lái)源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)理論技術(shù)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    2.1 理論基礎(chǔ)
        2.1.1 深度學(xué)習(xí)
        2.1.2 詞向量嵌入方法
        2.1.3 非線性激活函數(shù)
        2.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化方法
    2.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.2.1 準(zhǔn)確率與F
        2.2.2 宏平均和微平均
    2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于端到端記憶網(wǎng)絡(luò)的罪名預(yù)測(cè)
    3.1 端到端記憶網(wǎng)絡(luò)在罪名預(yù)測(cè)中的模型
        3.1.1 單層端到端記憶網(wǎng)絡(luò)的罪名預(yù)測(cè)模型
        3.1.2 多層端到端記憶網(wǎng)絡(luò)的罪名預(yù)測(cè)模型
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.3 本章小結(jié)
4 基于融合CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)的法條推薦
    4.1 融合CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)在法條推薦中的模型
        4.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.1.2 GRU網(wǎng)絡(luò)
        4.1.3 融合CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)的法條推薦模型
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：3156306