基于多链感知的违规办案事件语义理解与行为判定方法技术

本公开实施例中提供了一种基于多链感知的违规办案事件语义理解与行为判定方法，属于自然语言处理技术领域，具体包括：步骤1，获取待处理的原始文本数据集；步骤2，对办案事件文本构建语法图和语义图；步骤3，为语法图和语义图生成邻接矩阵；步骤4，多链机制进行多步传播捕捉长距离依赖关系；步骤5，子图注意力机制动态分配注意力；步骤6，引入门控机制控制信息流动；步骤7，多层感知机映射高维特征到概率分布空间；步骤8，规则引擎调整预测分数以符合法律实践；步骤9，选择概率最高的行为判定结果。通过本公开的方案，准确捕捉案件中的关键信息和深层语义并判定违规行为，减少误判和漏判的情况，从而提升司法公正性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本公开实施例涉及自然语言处理，尤其涉及一种基于多链感知的违规办案事件语义理解与行为判定方法。

技术介绍

1、随着司法数据的不断积累和人工智能技术的快速发展，利用智能技术提升司法效率和公正性成为研究热点。在违规办案事件的处理中，准确理解案件语义和判定行为违规性至关重要。然而，现有技术存在诸多不足。

2、在语义理解方面，传统方法主要依赖于词袋模型、tf-idf等简单的文本特征提取技术，难以捕捉到文本中的深层语义和复杂逻辑关系。随着深度学习的发展，卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)及其变体如长短期记忆网络(lstm)和预训练的bert等方法被应用于语义理解，这些方法可通过学习文本的复杂特征，捕捉到文本的深层含义，在性能上有所改善。但这些模型在处理长文本和复杂句法结构时，仍然存在局限性。例如，在处理包含多个嵌套从句和修饰语的句子时，现有方法往往只关注文本的语义信息，难以准确解析句子的语义和语法结构。因此语法理解可避免语义偏差导致的误判，从而深入理解案件中的复杂逻辑关系，提高对违规行为的判定准确率。

3、在行为判定方面，现有技术往本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多链感知的违规办案事件语义理解与行为判定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤7具体包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步...

【技术特征摘要】

1.一种基于多链感知的违规办案事件语义理解与行为判定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

5.根据权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄琮善，缴天朔，胡桥，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：