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申请/专利权人：北京华宇信息技术有限公司;华宇(大连)信息服务有限公司
摘要：本申请提供一种多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测方法及系统，用以解决多罪名共同犯罪案件犯罪地位分析训练样本较少的技术问题。具体的，一种多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测方案，通过拼接替换犯罪要素，实现结构化的罪名结合，以对多罪名共同犯罪数据进行增强，扩展了多罪名共同犯罪案件犯罪地位分析训练样本。通过输入待预测的案件事实描述文本至预训练主从犯预测模型，得到多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测结果，对司法工作人员梳理案情、审理案件起到帮助作用和参考作用，节省了人力成本，提高了分析效率。
主权项：1.一种多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待预测的案件事实描述文本；输入待预测的案件事实描述文本至预训练主从犯预测模型，得到多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测结果；其中，所述预训练主从犯预测模型的训练过程具体包括：获取训练案件事实描述文本；根据训练案件事实描述文本提取三元组集合；若干训练案件事实描述文本的三元组集合构成基础学习数据集合；确定基础学习数据集合中满足语义条件的若干三元组集合，作为整合对象；将整合对象中若干三元组集合的元素进行拼接替换，作为自学习扩展数据集合；将自学习扩展数据集合填充至预设案件事实描述模板，得到多罪名共同犯罪案件事实描述文本；将多罪名共同犯罪案件事实描述文本作为训练数据，输入至原始主从犯分析模型进行反向传播训练，得到预训练主从犯分析模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京华宇信息技术有限公司 华宇(大连)信息服务有限公司 多罪名共同犯罪案件犯罪地位预测方法及系统
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