[发明专利]一种融合行为词的罪名预测多任务学习方法及其系统

摘要

本发明属于信息抽取领域，具体涉及一种融合行为词的罪名预测多任务学习方法。步骤1：对裁判文书的案件描述，使用BERT预训练得到文本信息的抽象语义表示；步骤2：基于步骤1的文本信息的抽象语义表示,利用BiLSTM获取文本中上下文语义依赖特征；步骤3：基于步骤2的上下文语义依赖特征，识别行为词边界的方式定位其所在文本的位置；步骤4：基于步骤3定位行为词边界，通过组合得到不同边界生成行为词的跨度；步骤5：基于步骤4识别的行为词跨度，通过构建行为词之间的相关性信息预测所属罪名。用以解决现有方法却往往依赖文本特征，忽略了不同案件行为要素的差异性，缺乏对犯罪行为的有效利用以及不同任务之间参数信息无法共享的问题。