| 专利号 | 2021113090218 | 申请日 | 2021-11-05 | 专利名称 | 一种基于图卷积神经网络的行政处罚文书的类案推荐方法 |
| 授权日 | 2024-06-07 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 贲晛烨;孙浩;李玉军;周莹;冯晓炜;姚军 |
| 主分类号 | G06F16/335 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的行政处罚文书的类案推荐方法，包括：数据集的爬取、整合和预处理、文书子图构建、字词的联合特征匹配向量提取、基于孪生BERT的节点特征向量提取、基于图卷积的特征向量的聚合、分类获取最终的匹配结果、行政处罚文书的推荐。本发明对行政处罚文书的局部匹配向量进行了提取，并将其对应附加在图节点上，充分利用了行政处罚文书半结构化的特点。对提高行政执法文书的匹配以及推荐的准确率有至关重要的作用。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
