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申请/专利权人：中国司法大数据研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种复杂案件下多被告涉案金额提取方法及装置，属于深度学习技术在量刑业务上的具体应用。该方法将含有涉案金额的描述文本输入训练完成的深度学习模型；通过所述深度学习模型判断涉案金额中对应某一被告人的有效金额和无效金额；将所有有效金额进行叠加求和，得到对应某一被告人的涉案总金额。本发明对BERT模型进行改进，改进后的模型包括输入层、中间层和输出层三部分，不仅能够结合上下文语义，而且能够抽取涉案金额的归属关系。本发明还提出提出枚举组合求和算法，能够迅速批量生成可供训练使用的标注数据，不依赖人工标注，生成训练数据速度快，并且生成的训练数据质量高、纯净。
主权项：1.一种复杂案件下多被告涉案金额提取方法，其特征在于，包括以下步骤：将含有涉案金额的描述文本输入训练完成的深度学习模型；通过所述深度学习模型判断涉案金额中对应某一被告人的有效金额和无效金额；将所有有效金额进行叠加求和，得到对应某一被告人的涉案总金额。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国司法大数据研究院有限公司 一种复杂案件下多被告涉案金额提取方法及装置
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