结合案件要素序列的罪名预测方法 - 孙倩; 秦永彬; 黄瑞章; 刘丽娟; 陈艳平 (大数据, 2021)
罪名预测指根据给定的案情事实找到适用罪名.现有罪名预测方法主要使用文本内容进行分类,但无法有效地利用文本中的案件要素.针对现有方法的不足,提出了一种结合案件要素序列的罪名预测方法.该方法将案情事实过程表示为一系列以"行为"为核心且具有时序关系的案件要素序列,然后利用图卷积神经网络进行表示,最后融合文本语义特征来预测案件罪名.实验表明,该方法比现有方法具有更好的预测性能.同时,该方法在对易混淆罪名的区分方面也有较好的表现.