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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114707701B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210223433.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法是由蔡樹彬;李恒智;明仲設計研發完成，并于2022-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法，所述方法應用于自然語言處理技術領域，解決法律判決預測準確率低的問題，所述方法包括：獲取待測法律文書中的事實信息，其中，所述事實信息用于表征待測法律文書中的案件事實描述；將所述事實信息輸入至法律判決預測模型，通過所述法律判決預測模型輸出與所述事實信息對應的法條預測結果、罪名預測結果和刑期預測結果，其中，所述法律判決預測模型包括法條預測器、罪名預測器、校正模塊和刑期預測器。本發明實施例通過校正模塊對法條預測和罪名預測進行校正，使得預測準確率大幅提高。

本發明授權一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于先驗知識和子任務依賴關系的法律判決預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待測法律文書中的事實信息，其中，所述事實信息用于表征待測法律文書中的案件事實描述； 將所述事實信息輸入至法律判決預測模型，通過所述法律判決預測模型輸出與所述事實信息對應的法條預測結果、罪名預測結果和刑期預測結果，其中，所述法律判決預測模型包括法條預測器、罪名預測器、校正模塊和刑期預測器； 所述將所述事實信息輸入至法律判決預測模型，通過所述法律判決預測模型輸出與所述事實信息對應的法條預測結果、罪名預測結果和刑期預測結果包括： 將所述事實信息進行編碼，得到編碼結果； 根據所述編碼結果，得到初始法條預測結果和初始罪名預測結果； 將所述初始法條預測結果和所述初始罪名預測結果輸入至所述校正模塊，通過所述校正模塊輸出法條預測結果和罪名預測結果； 將所述法條預測結果和所述罪名預測結果輸出； 根據所述事實信息、所述法條預測結果和所述罪名預測結果，確定與所述事實信息對應的刑期預測結果； 所述根據所述編碼結果，得到初始法條預測結果和初始罪名預測結果包括： 將所述編碼結果輸入至所述法條預測器，通過所述法條預測器得到初始法條預測結果； 將所述編碼結果輸入至所述罪名預測器，通過所述罪名預測器得到初始罪名預測結果，其中所述罪名預測結果用于表征對犯罪名稱的預測； 所述校正模塊的校正過程包括： 獲取第一參數并初始化； 獲取數據集、所述初始法條預測結果的數目和所述初始罪名預測結果的數目； 根據所述數據集，得到先驗知識；其中，所述先驗知識為法條和罪名推算出來的分布； 當所述第一參數小于預設的閾值且所述初始法條預測結果和所述初始罪名預測結果與所述先驗知識相悖時，對所述初始法條預測結果和所述初始罪名預測結果進行校正操作； 將所述初始法條預測結果作為法條預測結果，并將所述初始罪名預測結果作為罪名預測結果； 所述根據所述數據集，得到先驗知識包括： 獲取所述數據集中的法條和罪名； 解析所述法條和所述罪名之間的依賴關系，得到先驗知識； 所述對所述初始法條預測結果和所述初始罪名預測結果進行校正操作包括： 當所述初始法條預測結果的數目大于所述初始罪名預測結果的數目時，將所述初始罪名預測結果置0，并將所述第一參數累加預設值； 當所述初始法條預測結果的數目小于所述初始罪名預測結果的數目時，將所述初始法條預測結果置0，并將所述第一參數累加預設值。

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