作者：王业沛; 宋梦姣; 王譞; 赵志宏深度学习长短期记忆模型判决结果倾向性分析
摘要：判决结果的倾向性分析对于裁判文书的规范化、推荐诉讼律师等后续工作有着重大的意义,但是缺少有效的分析模型。为了充分利用海量数据的裁判文书,提出了一个判决结果倾向性分析的模型。从半结构化的裁判文书中抽取出关键特征,利用模糊匹配的方式对判决结果中的多重实体进行识别和清洗,将处理结果交由基于LSTM的深度学习神经网络进行倾向性判断。通过对三种案由的数据集进行实验,该模型的准确率最高可达98. 3%,验证了该模型在判决结果的倾向性分析任务中具有很高的有效性。
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