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本发明提供一种基于词向量聚类的案件特征提取方法,涉及机器学习技术领域。本发明通过对历史案件数据中的案情摘要进行分析,构建基于哈希表的分词方法,并构造司法领域专用停用词表进行停用词过滤,通过word2vec方法生成案情摘要词向量,将词向量聚类,最后生成案情摘要的类簇分布。利用该案件特征提取方法对大量的历史案件案情摘要进行分析,可以准确提取案件不同的关键信息,实现相同类型案件的进一步区分,为客观定量地预测出每个案件的工作量提供参考。本专利提供不同检察院的案件类簇分布,可以对比分析不同检察院的案件分布
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139061 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110525578.9 G06F 40/289 (2020.01)
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