【摘要】：輔助量刑規(guī)則挖掘是“智慧法院”的核心內(nèi)容之一,也是法學(xué)與人工智能相結(jié)合的研究熱點(diǎn)。輔助量刑可以為法官和檢察官的日常工作提供參考,有助于維護(hù)我國(guó)法律體系的公平和正確性。目前,在我國(guó)多個(gè)建設(shè)“智慧法院”的地方法院的法務(wù)系統(tǒng)中都配有量刑預(yù)測(cè)的模塊。本文針對(duì)法律文書的命名實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確率不高、知識(shí)圖譜的構(gòu)建自動(dòng)性差等問題進(jìn)行了深入的研究。分別對(duì)法律文書的命名實(shí)體識(shí)別、實(shí)體關(guān)系抽取、量刑規(guī)則挖掘等方面展開論述,結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)建立LSTM-CRF模型用于法律文書的命名實(shí)體識(shí)別、基于Graph-LSTM模型與注意力機(jī)制(attention)相結(jié)合的命名實(shí)體關(guān)系抽取模型,最后結(jié)合文本特征構(gòu)建基于Graph-LSTM模型的量刑規(guī)則挖掘模型,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型準(zhǔn)確率較高,滿足司法領(lǐng)域的要求。首先,通過在基于長(zhǎng)短時(shí)記憶模型(Long Short-Term Memory,LSTM)的命名實(shí)體識(shí)別模型中引入條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Random Field,CRF)模型,避免了 LSTM不能捕捉詞語標(biāo)簽間約束的問題,特別結(jié)合法律文書的文本特征,構(gòu)造實(shí)體識(shí)別模型,對(duì)比分析不同命名實(shí)體的識(shí)別準(zhǔn)確率以及不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能指標(biāo)。第二,建立基于Graph-LSTM模型與attention機(jī)制相結(jié)合的法律文書命名實(shí)體關(guān)系抽取模型。通過分析法律文書的句法依存關(guān)系,得到實(shí)體間的語義語法特征,根據(jù)句法依存結(jié)構(gòu)圖構(gòu)造Graph-LSTM模型。通過遠(yuǎn)程監(jiān)督的方法得到弱標(biāo)簽數(shù)據(jù)集,并引入attention機(jī)制在模型的最后消除噪聲。通過與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn),分析模型性能。最后,設(shè)計(jì)輔助量刑規(guī)則挖掘模型�；贕raph-LSTM模型對(duì)法律文書建模,挖掘案件要素特征(X)到刑期(Y)的具有高置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在命名實(shí)體識(shí)別工作的基礎(chǔ)上,提取出結(jié)構(gòu)化的情節(jié)信息作為模型輸入,以刑期作為分類結(jié)果,訓(xùn)練Graph-LSTM模型。實(shí)驗(yàn)分析模型的準(zhǔn)確率和五折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率隨著迭代次數(shù)的變化,并與其他機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,證明了模型的較高準(zhǔn)確率。
【圖文】：

邐的全局隨機(jī)域。逡逑對(duì)標(biāo)注序列作出馬爾可夫獨(dú)立性假設(shè)，無向圖Ｇ邋＝邋0／，Ｅ）的結(jié)構(gòu)是任意的，逡逑一般在序列標(biāo)注問題中，無向圖Ｇ中的標(biāo)注序列如圖２－２所示。逡逑ＣＲＦ相當(dāng)于由規(guī)格化轉(zhuǎn)換概率組成的有限狀態(tài)機(jī)，在觀察序列上可以存在逡逑任意依賴。ＣＲＦ和ＨＭＭ都是基于相同的指數(shù)形式，因此ＣＲＦ可以有效的完成逡逑基于非貪婪算法的有限狀態(tài)的推導(dǎo)及訓(xùn)練。ＣＲＦ模型的訓(xùn)練不需要大量訓(xùn)練數(shù)逡逑據(jù)，并且ＣＲＦ函數(shù)的損失函數(shù)是凸面性的，不會(huì)陷入局部最優(yōu)。逡逑１２逡逑

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文逡逑酒后駕駛機(jī)動(dòng)車”。這些實(shí)體間的關(guān)系是人名實(shí)體“駕駛”機(jī)動(dòng)車實(shí)體，抽取出的逡逑實(shí)體可以后續(xù)用于構(gòu)建知識(shí)圖譜，如圖３－１所示。逡逑Ｏ邐駕駛邐是否飲酒逡逑＾＾＾＾逡逑現(xiàn)代牌轎車邐ｎ邐是逡逑查逡逑獲逡逑地逡逑點(diǎn)逡逑Ｏ邋清豐縣城文化路逡逑圖３－１邋ＬＳＴＭ模型結(jié)構(gòu)圖逡逑然而，對(duì)于有著復(fù)雜語義關(guān)系的文本，多元關(guān)系的抽取需要利用更加豐富逡逑的上下文信息。Ｇｒａｐｈ－ＬＳＴＭ包括了邋Ｌｉｎｅｒ－ｃｈａｉｎ邋ＬＳＴＭ和Ｔｒｅｅ－ＬＳＴＭ的結(jié)構(gòu)特逡逑點(diǎn)，在應(yīng)對(duì)多元關(guān)系抽取帶來的稀疏性問題具有更好的效果，能產(chǎn)生豐富的語逡逑義信息。單向ＬＳＴＭ拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是固定的，但是句子間的多元關(guān)系抽取，命名實(shí)逡逑體間有著較固定的句法結(jié)構(gòu)，對(duì)于句子中的每個(gè)實(shí)體的先驗(yàn)概率不一定是固定逡逑的，如果按照固定的結(jié)構(gòu)，需要每個(gè)詞語都要按部就班費(fèi)時(shí)費(fèi)力，可以按照一逡逑定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)造Ｇｒａｐｈ－ＬＳＴＭ模型來提高抽取性能。逡逑３．３基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的法律文書關(guān)系抽取逡逑３．３．１句法依存圖逡逑基于單句的二元關(guān)系抽取方法容易丟失語義信息，比如法律文書中：“被告逡逑人王志明駕駛‘現(xiàn)代牌’轎車在清豐縣城文化路，因涉嫌飲酒后駕駛被民警查逡逑獲。”
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D918.2;TP391.1;TP18

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本文編號(hào)：2659918