计算机软件及计算机应用论文_基于自监督学习语
文章摘要:针对解决法律判决预测中的罪名预测问题，为了更高效的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。模型首先利用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，然后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。
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