TY -的AU -郭,小丁盟——张,宏力盟——你们林盟——李商PY - 2019 DA - 2019/07/07 TI - RnRTD:基于这种关系建立神经网络的智能方法和限制张量分解为多个指控判断法律案件SP - 6705405六世- 2019 AB -智能判断技术的使用,协助判断是一种发展的必然趋势的判断在当代社会的法律案件。使用大数据和人工智能技术来准确确定多个指控参与法律案件迫切要解决的问题,在法律的判断。解决这些问题的关键在于两点,即(1)描述的法律案件和(2)法律案件数据的分类和预测。传统方法的实体特征依赖于特征提取,这通常是基于词汇和句法信息。因此,传统的实体特征往往需要大量的能源和可怜的普遍性,因此引入了大量的计算和限制后续分类算法。本研究提出了一种智能判断方法称为RnRTD,基于这种关系建立复发性神经网络(rdRNN)和受限制的张量分解(RTD)。我们代表法律案件张量和提出一个创新的RTD的方法。RTD依赖较低的词汇和语法和提取特征结构最有利于提高后续分类算法的准确性。RTD地图张量,它代表法律案件,为一个特定的特征空间,将原来的张量转换成核心矩阵张量及其相应的因素。本研究使用rdRNN不断更新和优化约束RTD rdRNN可以有最好的法律案件分类效果在目标特征空间由RTD生成的。 Simultaneously, rdRNN sets up a new gate and a similar case list to represent the interaction between legal cases. In comparison with traditional feature extraction methods, our proposed RTD method is less expensive and more universal in the characterization of legal cases. Moreover, rdRNN with an RTD layer has a better effect than the recurrent neural network (RNN) only on the classification and prediction of multiple accusations in legal cases. Experiments show that compared with previous approaches, our method achieves higher accuracy in the classification and prediction of multiple accusations in legal cases, and our algorithm is more interpretable. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/6705405 DO - 10.1155/2019/6705405 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -