一种基于卷积神经网络的行政违法案由预测方法及工具

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的行政违法案由预测方法及工具，包括：获取第一预设数量的违法事实，并将所述违法事实转换为违法事实词向量，构建由违法事实词向量组成的训练数据集；利用卷积神经网络和全连接神经网络构建预测模型，并利用训练数据集中的违法事实词向量对所述预测模型进行训练，得到违法案由识别模型；其中，所述违法案由识别模型的输入为待识别的违法事实词向量，输出为违法案由预测结果。本发明提供的技术方案，在把文本信息交给深度神经网络模型进行处理之前，需要对文本信息进行处理，将文本信息转换为连续稠密的词向量，以便深度学习模型处理，相比现有技术，这种做法不需要选用特定的方法进行特征工程，特征表达能力更强。