(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210096959.4 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 西安电子科技大 学 地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南 路2号 (72)发明人 李辉　付天乐　宋一琦　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 李红霖 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 50/18(2012.01)G06F 40/289(2020.01) (54)发明名称 一种辩护意见可采纳性预测方法、 系统、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明提出了一种辩护意见可采纳性预测 方法、 系统、 设备及存储介质， 包括： 采用注意力 机制建立辩护意见和案件事实的语义关系； 利用 强化学习筛选与辩护意见相关的案件事实文本 段； 利用筛选出来的与辩护意见相关的案件事实 文本段进行辩护意见可采纳性预测， 该方法、 系 统、 设备及存储介质能够准确预测辩护意见可采 纳性。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 114781388 A 2022.07.22 CN 114781388 A 1.一种辩护意见 可采纳性预测方法， 其特 征在于， 包括： 采用注意力机制建立辩护意见和案件 事实的语义关系； 利用强化学习筛 选与辩护意见相关的案件 事实文本段； 利用筛选出来的与辩护意见相关的案件 事实文本段进行 辩护意见 可采纳性预测。 2.根据权利要求1所述的辩护意见可采纳性预测方法， 其特征在于， 所述采用注意力 机 制建立辩护意见和案件 事实的语义关系的具体过程 为： 将辩护意见与案件 事实中的单词通过词嵌入技 术映射成为数值表示； 获取案件 事实与辩护意见中各 单词的上 下文表示； 计算案件 事实与辩护意见之间每 个词的相关度； 获取基于辩护意见感知的案件 事实单词表示； 获取基于 案件事实感知的辩护意见表示； 采用所述基于案件事实感知的辩护意见表示及所述基于辩护意见感知的案件事实单 词表示编码案件 事实的最终表示。 3.根据权利要求1所述的辩护意见可采纳性预测方法， 其特征在于， 所述利用强化学习 筛选与辩护意见相关的案件 事实文本段的具体操作为： 将案件事实切分为文本段； 计算每个文本段的语义表示； 计算每个文本段的相关度； 利用强化学习策略筛 选文本段。 4.根据权利要求1所述的辩护意见可采纳性预测方法， 其特征在于， 所述利用筛选出来 的与辩护意见相关的案件 事实文本段进行 辩护意见 可采纳性预测的具体过程 为： 将强化学习策略挑选的文本段的表示按前后顺序连接形成文本段表示； 获取筛选出来的文本段的上 下文表示； 通过自我注意力机制获取筛 选出来的文本段的语义关联； 根据文本段表示、 文本段的上下文表示及文本段的语义关联预测辩护意见的可采纳 性。 5.根据权利要求1所述的辩护意见可采纳性预测方法， 其特征在于， 利用强化学习筛选 与辩护意见相关的案件 事实文本段中强化学习的回报函数为： 其中， 为模型预测的结果， y为标签。 6.一种辩护意见 可采纳性预测系统， 其特 征在于， 包括： 建立模块， 用于采用注意力机制建立辩护意见和案件 事实的语义关系； 筛选模块， 用于利用强化学习筛 选与辩护意见相关的案件 事实文本段； 预测模块， 用于利用筛选出来的与辩护意见相关的案件事实文本段进行辩护意见可采权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114781388 A 2纳性的预测。 7.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 5任一项所述辩护意见 可采纳性预测方法的步骤。 8.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至5任一项 所述辩护意见可采纳性预 测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114781388 A 3