一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法
基本信息
| 申请号 | CN201910433339.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110119905A | 公开（公告）日 | 2019-08-13 |
| 申请公布号 | CN110119905A | 申请公布日 | 2019-08-13 |
| 分类号 | G06Q10/06;G06Q50/18 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 秦永彬;敖绍林;陈艳平;黄瑞章 | 申请（专利权）人 | 贵州省高级人民法院 |
| 代理机构 | 贵阳中新专利商标事务所 | 代理人 | 吴无惧 |
| 地址 | 550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学花溪北校区科技处 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于双通道卷积神经网络的精准分案方法，包括以下步骤：一、建立判断法官擅长案件类型的评价指标；二、法官表示；三、案件表示；四、搭建分案模型：基于基准的神经网络模型，搭建双通道卷积神经网络模型，将法官及案件表示经过预训练的词向量矩阵，得到相应的向量矩阵表示作为数据输入模型，然后将两通道上池化层之后得到的特征向量进行拼接，最后得到输出结果，完成分案。结合数据挖掘、自然语言处理及神经网络方法，对法院数据进行处理，制定规则挖掘有价值的信息，进而为法院的智能化自动化分案提供技术支撑，大大提高了分案效率，实现自动化的，有效的避免了司法过程中的腐败现象，提高了分案的准确率，取得了很好的效果。 |
