Avgiftsförutsägelseuppgiften är att fastställa lämpliga avgifter för ett visst fall, vilket är till hjälp för juridiska assistentsystem där användarens indata är faktabeskrivning. Vi hävdar att relevanta rättsartiklar spelar en viktig roll i denna uppgift, och föreslår därför en uppmärksamhetsbaserad neural nätverksmetod för att gemensamt modellera uppgiften laddningsförutsägelse och den relevanta artikeln utvinning uppgift i en enhetlig ram. De experimentella resultaten visar att, förutom att tillhandahålla rättslig grund, de relevanta artiklarna kan också tydligt förbättra resultaten laddningsförutsägelse, och vår fullständiga modell kan effektivt förutsäga lämpliga avgifter för fall med olika uttryck stilar.
Till exempel, REF anta uppmärksamhetsmekanism mellan fakta och relevanta lag artiklar för beräkning av avgifter.
Learning to Predict Charges for Criminal Cases with Legal Basis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}