基于自监督学习语言模型的罪名预测研究 - 田杰文; 杨亮; 张琍; 毛国庆; 林鸿飞 (计算机工程与应用, 2024)
TP391; 针对解决法律判决预测中的罪名预测问题,为了更高效地捕捉案件事实描述中上下文的语义信息,提出了一种结合ALBERT(A Lite BERT)和卷积神经网络CNN(TextCNN)的中文罪名预测模型ALBT.模型利用ALBERT模型将法律文本的事实描述转化成向量表示,提取事实描述中的关键特征,把提取到的特征送入卷积神经网络TextCNN模型中进行分类预测,最终完成对事实描述中的罪名预测.实验在2018"中国法研杯"司法人工智能挑战赛构建的数据集上精度达到了88.1％.实验结果表明,模型在中文罪名预测上能够达到更好的预测效果.