一种结合因果关系的法条推荐方法

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一种结合因果关系的法条推荐方法
申请号:CN202510082874
申请日期:2025-01-20
公开号:CN119493884B
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种结合因果关系的法条推荐方法,涉及法条推荐技术领域,包括以下步骤:步骤1、构建案件事实‑法条有向二分图;步骤2、构建双层图卷积神经网络模型;步骤3、对步骤2构建的双层图卷积神经网络模型进行训练;步骤4、训练过程完成后,通过精准度、准确度、召回率、F1分数评估模型性能,根据评估结果,调整模型超参数;本发明提供的方法通过保留训练集中低频法条及其关联案件事实,再利用图卷积神经网络聚合邻近节点的信息,增强低频法条的特征表示,从而使其语义信息得到有效利用,提高低频法条的推荐成功率。
技术关键词
卷积神经网络模型 推荐方法 案件 模型超参数 节点 表达式 代表 矩阵 更新模型参数 推荐技术 样本 传播算法 关系 语义 标签 因子