Automatisk laddningsförutsägelse syftar till att förutsäga de slutliga anklagelserna enligt faktabeskrivningarna i brottmål och spelar en avgörande roll i juridiska assistentsystem. Befintliga arbeten med laddningsprognoser fungerar tillfredsställande på dessa högfrekventa laddningar, men kan ännu inte förutsäga några snäppladdningar med begränsade fall. Dessutom finns det många förvirrande laddningspar, vars faktabeskrivningar är ganska lika varandra. För att ta itu med dessa frågor inför vi flera diskriminerande attribut för avgifter som den interna kartläggningen mellan faktabeskrivningar och avgifter. Dessa attribut ger ytterligare information för få laddningar, samt effektiva signaler för att särskilja förvirrande laddningar. Mer specifikt föreslår vi en attribut-attentive avgift förutsägelse modell för att härleda attribut och avgifter samtidigt. Experimentella resultat på verkliga arbetsdataset visar att vår föreslagna modell uppnår betydande och konsekventa förbättringar än andra state-of-the-art basics. I synnerhet överträffar vår modell andra baslinjer med mer än 50 % i det få scenariot. Våra koder och datauppsättningar kan erhållas från https://github.com/thunk/attribute_charge.
Nyligen, Hu et al. I REF införs flera diskriminerande attribut för avgifter som ger ytterligare information för få engångsavgifter.
Few-Shot Charge Prediction with Discriminative Legal Attributes
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}