[发明专利]一种基于贝叶斯网络的刑期预测方法在审

专利信息
申请号: 202011068745.3 申请日: 2020-09-30
公开(公告)号: CN112163707A 公开(公告)日: 2021-01-01
发明(设计)人: 王树良;王琴瑶;王皓;袁汉宁 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/18;G06F40/30;G06F40/289;G06N3/04
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 李爱英;付雷杰
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 本公开的基于贝叶斯网络的刑期预测方法,通过包括:对已审裁判文书数据进行预处理;利用预处理的已审裁判文书数据进行贝叶斯网络结构学习,得到已审裁判文书法律要素样本集和贝叶斯网络结构;采用极大似然估计法从所述已审裁判文书法律要素样本集进行贝叶斯网络结构参数学习,得到贝叶斯网络刑期预测模型;将未审裁判文书数据输入到贝叶斯网络刑期预测模型,输出刑期预测结果。能够在不确定或不完善的信息条件下,利用诊断推理识别刑期(量刑)重要因素,给出刑期依据和解释,刑期预测模型和刑期预测结果的可解释性强,从裁判文书数据中学习贝叶斯网络结构,克服了专家构建贝叶斯网络的主观性,提高了刑期的准确性,减少搜索空间,提高学习速度。
搜索关键词: 一种 基于 贝叶斯 网络 刑期 预测 方法
【主权项】:
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