一种基于深度混合网络的面向跨域立案的法律文书专业管辖权识别方法

摘要

一种基于深度混合网络的面向跨域立案的法律文书专业管辖权识别方法，属于深度学习技术领域，步骤为：1)文本数据向量化处理得到文本对应的向量矩阵；2)通过TextCNN模块提取文本数据的空间结构特征；3)通过TextRNN模块提取文本数据的序列信息特征；4)利用张量将文本数据的空间结构特征和序列信息特征构造为表征能力更强的高阶数据块；5)在soft‑max层以高阶数据块作为输入进行分类，得到案件的专业管辖权结果。本发明针对跨域立案中的文本起诉材料设深度混合计算网络，有效融合TextCNN和TextRNN，联合学习文本数据的空间结构特征和序列信息特征，并为此采用张量外积的方式将两种特征提取结果构造成具有丰富语义的高阶数据块，完成分类任务，识别出案件的专业管辖权结果。