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刑事案情推理
刑事案情推理算法利用深度学习技术来进行可解释的案情推理,通过抽取案件中的定罪量刑要素及相关法律法规依据,来确定被告可能触犯的罪名及量刑区间
功能介绍
要素抽取
根据法律知识图谱中的定罪量刑知识,从案情中推理出可能涉及的法律要素
判决预测
根据案情描述及定罪量刑要素,利用神经网络模型预测被告触犯的法条、罪名及刑期
类案匹配
根据当前题目案情描述及其对应的法律要素,从5000万份裁判文书中快速查找相似案例
刑事案情推理
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分析结果
罪名推理
刑期预测
技术特色
可解释性
已有的深度学习模型在文本分类问题上普遍面临着不可解释的问题。我们通过抽取细粒度定罪量刑法律要素,为刑事案情推理模型提供可解释性
语义理解
利用数百万份刑事案件来训练基于深度神经网络的案情推理模型,充分理解案情的语义信息
智能推理
刑事案情推理模型充分考虑到预测目标之间的法律逻辑关系,利用知识图谱来训练符合法律逻辑的案情推理模型