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法律判決預(yù)測是人工智能技術(shù)在法律領(lǐng)堿的應(yīng)用，因此對法律判決預(yù)測方法的研究對于實(shí)現(xiàn)智慧司法具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。傳統(tǒng)的法律判決預(yù)測方法大都是只進(jìn)行單一任務(wù)的預(yù)測或僅基于參數(shù)共享的多任務(wù)預(yù)測，并未考慮各子任務(wù)之間的序列依存關(guān)系，因此預(yù)測性能難以得到進(jìn)一步的提升。文中提出了一個(gè)端到端的基于過程監(jiān)督的序列多任務(wù)法律判決預(yù)測模型，在建模各子任務(wù)之間的依存關(guān)系時(shí)，通過引入過程監(jiān)督來確保依賴信息的準(zhǔn)確性，從而提升序列子任務(wù)的預(yù)測性能。將所提模型應(yīng)用到CAIL2018數(shù)據(jù)集上，取得了較好的分類效果，平均分類準(zhǔn)確率比現(xiàn)有的 state-of- the-art方法的準(zhǔn)確率提升了2%。
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