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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210223433.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法是由蔡树彬;李恒智;明仲设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法，所述方法应用于自然语言处理技术领域，解决法律判决预测准确率低的问题，所述方法包括：获取待测法律文书中的事实信息，其中，所述事实信息用于表征待测法律文书中的案件事实描述；将所述事实信息输入至法律判决预测模型，通过所述法律判决预测模型输出与所述事实信息对应的法条预测结果、罪名预测结果和刑期预测结果，其中，所述法律判决预测模型包括法条预测器、罪名预测器、校正模块和刑期预测器。本发明实施例通过校正模块对法条预测和罪名预测进行校正，使得预测准确率大幅提高。

本发明授权一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识和子任务依赖关系的法律判决预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测法律文书中的事实信息，其中，所述事实信息用于表征待测法律文书中的案件事实描述； 将所述事实信息输入至法律判决预测模型，通过所述法律判决预测模型输出与所述事实信息对应的法条预测结果、罪名预测结果和刑期预测结果，其中，所述法律判决预测模型包括法条预测器、罪名预测器、校正模块和刑期预测器； 所述将所述事实信息输入至法律判决预测模型，通过所述法律判决预测模型输出与所述事实信息对应的法条预测结果、罪名预测结果和刑期预测结果包括： 将所述事实信息进行编码，得到编码结果； 根据所述编码结果，得到初始法条预测结果和初始罪名预测结果； 将所述初始法条预测结果和所述初始罪名预测结果输入至所述校正模块，通过所述校正模块输出法条预测结果和罪名预测结果； 将所述法条预测结果和所述罪名预测结果输出； 根据所述事实信息、所述法条预测结果和所述罪名预测结果，确定与所述事实信息对应的刑期预测结果； 所述根据所述编码结果，得到初始法条预测结果和初始罪名预测结果包括： 将所述编码结果输入至所述法条预测器，通过所述法条预测器得到初始法条预测结果； 将所述编码结果输入至所述罪名预测器，通过所述罪名预测器得到初始罪名预测结果，其中所述罪名预测结果用于表征对犯罪名称的预测； 所述校正模块的校正过程包括： 获取第一参数并初始化； 获取数据集、所述初始法条预测结果的数目和所述初始罪名预测结果的数目； 根据所述数据集，得到先验知识；其中，所述先验知识为法条和罪名推算出来的分布； 当所述第一参数小于预设的阈值且所述初始法条预测结果和所述初始罪名预测结果与所述先验知识相悖时，对所述初始法条预测结果和所述初始罪名预测结果进行校正操作； 将所述初始法条预测结果作为法条预测结果，并将所述初始罪名预测结果作为罪名预测结果； 所述根据所述数据集，得到先验知识包括： 获取所述数据集中的法条和罪名； 解析所述法条和所述罪名之间的依赖关系，得到先验知识； 所述对所述初始法条预测结果和所述初始罪名预测结果进行校正操作包括： 当所述初始法条预测结果的数目大于所述初始罪名预测结果的数目时，将所述初始罪名预测结果置0，并将所述第一参数累加预设值； 当所述初始法条预测结果的数目小于所述初始罪名预测结果的数目时，将所述初始法条预测结果置0，并将所述第一参数累加预设值。

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