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申请/专利权人：深圳市大数据研究院
摘要：本发明公开了一种基于法律文书的再犯人身危险性分析预测系统和方法，对原始刑事裁判文书数据信息中的非结构数据进行数据清洗，然后通过特征工程和词嵌套等方法，进行特征提取以及关键词同义词聚类，最后通过深度学习算法构建违法行为人用户画像与再犯危险性预警模型，对再犯人员的行为动机进行归因分析，探寻再犯人员的统一规律和行为表征，对于关押管理和社会风险治理有着重要的预警作用；从而实现了通过关联原始刑事裁判文书数据信息，构建神经网络人身危险分级模型，最终实现个体风险预警功能。
主权项：1.一种基于法律文书的再犯人身危险性分析预测系统，其特征在于：包括有原始数据集、数据挖掘模块、人身危险性预测算法模块和风险预警展示模块；所述原始数据集用于收集存储原始刑事裁判文书数据信息；所述数据挖掘模块用于提取原始刑事裁判文书中的文书关键内容数据信息；所述人身危险性预测算法模块用于根据数据挖掘模块提取的文书关键内容数据信息进行分析处理，输出人身风险等级预警概率值，并映射为再犯人身风险等级后，输入至风险预警展示模块；所述风险预警展示模块用于接收并展示人身危险性预测算法模块输出的再犯人身风险等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市大数据研究院 基于法律文书的再犯人身危险性分析预测系统和方法
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