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Gated Hierarchical Multi-Task Learning Network for Judicial Decision Prediction
Neurocomputing ( IF 6 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.neucom.2020.05.018 Fanglong Yao , Xian Sun , Hongfeng Yu , Yang Yang , Wenkai Zhang , Kun Fu
Neurocomputing ( IF 6 ) Pub Date : 2020-10-01 , DOI: 10.1016/j.neucom.2020.05.018 Fanglong Yao , Xian Sun , Hongfeng Yu , Yang Yang , Wenkai Zhang , Kun Fu
Abstract Judicial Decision Prediction (JDP) aims to predict legal judgments given the fact description of a criminal case. It consists of multiple subtasks, e.g., law article prediction, charge prediction, and term of penalty prediction. Generally, a fact description contains in-depth semantic information. Besides, there exist complex dependencies among subtasks. For instance, law article prediction could guide charge prediction and term of penalty prediction. Nonetheless, the majority of previous approaches usually capture in-depth semantic information of fact description inadequately or neglect the dependencies among subtasks. In this paper, we propose a novel gated hierarchical multi-task learning network, named GHE-DAP, to jointly model multiple subtasks in JDP. Specifically, GHE-DAP combines a Gated Hierarchical Encoder (GHE) to extract in-depth semantic information of fact description from multiple perspectives, and a Dependencies Auto-learning Predictor (DAP) to learn the dependencies among subtasks dynamically. We evaluate our model on several representative subtasks, and the experimental results demonstrate that our model outperforms state-of-art baselines consistently and significantly for JDP.
中文翻译:
用于司法决策预测的门控分层多任务学习网络
摘要 司法判决预测(JDP)旨在根据刑事案件的事实描述预测法律判决。它由多个子任务组成,例如,法律文章预测、指控预测和惩罚项预测。通常,事实描述包含深入的语义信息。此外,子任务之间存在复杂的依赖关系。例如,法律条款预测可以指导指控预测和刑罚预测。尽管如此,大多数先前的方法通常不能充分捕获事实描述的深度语义信息,或者忽略子任务之间的依赖关系。在本文中,我们提出了一种名为 GHE-DAP 的新型门控分层多任务学习网络,以联合建模 JDP 中的多个子任务。具体来说,GHE-DAP 结合门控分层编码器(GHE)从多个角度提取事实描述的深度语义信息,以及依赖关系自动学习预测器(DAP)来动态学习子任务之间的依赖关系。我们在几个有代表性的子任务上评估我们的模型,实验结果表明我们的模型在 JDP 方面始终且显着地优于最先进的基线。
更新日期:2020-10-01
中文翻译:
用于司法决策预测的门控分层多任务学习网络
摘要 司法判决预测(JDP)旨在根据刑事案件的事实描述预测法律判决。它由多个子任务组成,例如,法律文章预测、指控预测和惩罚项预测。通常,事实描述包含深入的语义信息。此外,子任务之间存在复杂的依赖关系。例如,法律条款预测可以指导指控预测和刑罚预测。尽管如此,大多数先前的方法通常不能充分捕获事实描述的深度语义信息,或者忽略子任务之间的依赖关系。在本文中,我们提出了一种名为 GHE-DAP 的新型门控分层多任务学习网络,以联合建模 JDP 中的多个子任务。具体来说,GHE-DAP 结合门控分层编码器(GHE)从多个角度提取事实描述的深度语义信息,以及依赖关系自动学习预测器(DAP)来动态学习子任务之间的依赖关系。我们在几个有代表性的子任务上评估我们的模型,实验结果表明我们的模型在 JDP 方面始终且显着地优于最先进的基线。