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题名交通事故的自动判案研究
被引量：3
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作者
尹何举
昝红英
陈俊怡
翟新丽
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机构
郑州大学信息工程学院
郑州大学法学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期136-144,共9页
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基金
国家社会科学基金(14BYY096)
河南省科技厅科技攻关项目(172102210478)
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文摘
该文针对法律领域民事案件中的"交通事故"类案件进行研究,期望在该"交通事故"数据集上实现自动判案。从"中国裁判文书网"采集14 000条数据文本,并对数据进行人工标注。基于对数据集的分析,分别对数据进行粗粒度和细粒度分类,粗粒度为4类,细粒度为8类。该文使用了三种模型:基于SVM的模型、基于BI-GRU的模型和基于Attention+BI-GRU的模型。实验结果表明:在该数据集上,对数据进行粗粒度分类时,基于Attention+BI-GRU的模型F1值为80.26%,基于SVM的模型为77.24%,基于BI-GRU的模型为72.65%。在细粒度分类时,基于BI-GRU的模型F1值为48.59%,基于SVM的模型为38.29%,基于Attention+BI-GRU的模型为40.87%。
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关键词
自动判案
神经网络
支持向量机
交通事故
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Keywords
automatic judgment
neural network
SVM
traffic accident
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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