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申请/专利权人：深圳航天科创实业有限公司
摘要：本发明公开了一种基于图编码结合深度强化学习面向刑事案件羁押风险评估的特征选择方法，主要用于刑事犯罪羁押风险评估的重要特征选择。本发明通过引入外部知识库构建犯罪特征知识图谱，随后使用图注意力网络层和多图交互将图编码后，并利用多任务预测结合深度强化学习来推断出羁押必要性，最后根据特征图编码部分的注意力分布情况选择出权重较高的特征，完成羁押风险评估特征选择任务。由于不同的刑事案件所记录的嫌疑人的犯罪特征有所不同，本方法分别对不同的刑事案件进行了针对性训练，以提升模型的准确性。本方法处理的刑事案件包括：盗窃罪，危险驾驶罪，交通肇事罪，诈骗罪，故意伤害罪，抢劫罪，强奸罪，容留他人吸毒罪。
主权项：1.基于图编码面向刑事案件羁押风险评估的特征选择方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1）构建与嫌疑人犯罪特征相关的法律知识库；步骤2）根据计算出的特征结点的相似度和相似度关系判定条件构建犯罪特征知识图谱；步骤3）根据设计的模型结构图进行图编码；步骤4）基于犯罪知识图谱利用多任务学习训练三个子任务；步骤5）利用文本解码器输出预测结果的原因；步骤6）计算模型中预测任务和生成任务的损失函数；步骤7）根据特征图编码部分的注意力分布情况，选取特征图权重较高的特征结点，其对应特征即对羁押风险评估的重要特征。
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