基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

TP391; 案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据,构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点),两种类型的边(词节点与词节点相连的边,词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取,最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中,得到案...

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Bibliographic Details
Published in东北大学学报（自然科学版） Vol. 42; no. 12; pp. 1681 - 1687
Main Authors 赵琪珲, 李大鹏, 高天寒, 闻英友
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东北大学 软件学院,辽宁 沈阳 110169%东北大学 计算机科学与工程学院,辽宁 沈阳 110169%东北大学 计算机科学与工程学院/东软研究院,辽宁 沈阳 110169 01.12.2021
Subjects
图注意力网络;罪名预测;节点特征提取;异质图;法条信息
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ISSN1005-3026
DOI10.12068/j.issn.1005-3026.2021.12.002

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Summary:TP391; 案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据,构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点),两种类型的边(词节点与词节点相连的边,词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取,最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中,得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明,基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法,准确率和宏观F1值分别达到了95.2％ 和66.1,验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.
ISSN:1005-3026
DOI:10.12068/j.issn.1005-3026.2021.12.002