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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种融入指导性案例的法律判决预测方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115795317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211439340.5，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种融入指导性案例的法律判决预测方法及相关设备是由蔡树彬;李恒智;明仲设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入指导性案例的法律判决预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融入指导性案例的法律判决预测方法及相关设备，所述方法包括：获取待预测案例的事实信息，将所述事实信息输入至法律判决预测模型，得到事实描述的编码结果，通过计算与指导性案例事实描述的相似度得到相似度序列；对所述编码结果进行语义分析得到初始预测结果序列；对所述相似度序列和所述初始预测结果序列进行归一化处理，按预置的权重进行拼接得到拼接后的序列；对拼接后的序列按照任务学习所述相似度序列和所述初始预测结果序列的特征，并解码出对应的判决预测结果。本发明实现了只需要输入案件的事实描述就可以得到判决结果，提高了对案例判决结果预测的准确性。

本发明授权一种融入指导性案例的法律判决预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种融入指导性案例的法律判决预测方法，其特征在于，所述融入指导性案例的法律判决预测方法包括： 案例预测模块获取待预测案例的事实信息，所述事实信息用于表征所述待预测案例中的案件事实描述，将所述事实信息输入至法律判决预测模型，得到事实描述的编码结果，将所述编码结果输入至案例匹配模块，通过计算与指导性案例事实描述的相似度得到相似度序列，将所述相似度序列输入至特征融合模块； 所述案例匹配模块对所述编码结果进行语义分析得到初始预测结果序列，将所述初始预测结果序列输入至所述特征融合模块； 所述特征融合模块对所述相似度序列和所述初始预测结果序列进行归一化处理，按预置的权重进行拼接，将拼接后的序列输入至输出模块； 所述输出模块对拼接后的序列按照任务学习所述相似度序列和所述初始预测结果序列的特征，并解码出对应的判决预测结果； 所述案例匹配模块具体用于： 输入待预测案例和指导性案例的事实描述，通过编码器转化为两个序列，是字符序列或词语序列中的每个字或词语，为设定的最大长度256，得到待预测案例和指导性案例的深层语义表示； 基于余弦相似度计算待预测案例和指导性案例的深层语义表示之间的相关程度，对罪名相同的相关程度定义为1，罪名不同的案例的相关程度定义为0； 输出长度为指导性案例总数的结果，其中，表示待预测案例与第个指导性案例的相关程度，为指导性案例总数； 所述特征融合模块具体用于： 对输出长度为指导性案例总数的结果进行压缩处理得到： ； ； 其中，表示经过压缩处理后的相关度序列，表示压缩处理后的待预测案例与第个指导性案例的相关程度，表示待预测案例与某个罪名的一批指导性案例的相关度序列； 选择晚融合作为所述法律判决预测模型的特征融合方式： ； 其中，为案例预测模块输出的案例属于不同类别的置信度序列，和是设置的权重，表示拼接。

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