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一种基于动态法律知识图谱与序列依赖多任务学习的判决预测方法

Name: 一种基于动态法律知识图谱与序列依赖多任务学习的判决预测方法
Brand: 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
SKU: 2026104843201
Availability: InStock

📄 申请号：CN202610484320.1 📄 发布日：2026/08/24

著录项目信息

申请日

2026-04-14

公开号

CN122047651B

公开日

2026-06-23

申请人

齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_18 , G06F18_25 , G06F40_30 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_096 , G06N5_022 , G06N5_045 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法知识图谱多任务学习

应用场景

智能司法, 法律信息检索, 司法辅助决策, 法律文书分析, 智慧法院

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于动态法律知识图谱与序列依赖多任务学习的判决预测方法，涉及人工智能预测技术领域，通过时序注意力机制动态更新法律知识图谱，使模型能够自适应法律修订和司法政策变化。设计序列依赖多任务学习模块，通过法律逻辑门控单元序列化预测罪名，并对候选法条进行排序生成法条推荐结果，进而预测刑期。有效解决了现有技术中知识图谱静态滞后、任务逻辑链断裂、易混淆罪名区分度低及可解释性不足等问题，显著提高了判决预测的准确率与合规性。其中，法条任务采用推荐形式实现，即通过对候选法条概率分布进行排序生成法条推荐结果，本质上属于法条预测任务的一种实现方式。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN122047651B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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