法研杯司法人工智能挑战赛
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案例介绍
根据主办方要求，完成以下三个任务：
1. 罪名预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人被判的罪名；
2. 法条推荐：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测本案涉及的相关法条；
3. 刑期预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人的刑期长短。
取得成就：训练了多个模型，例如LSTM，RCNN，RGU，通过融合入多模型使罪名与法条的预测正确率分别达到92%和91%，在所有参赛队伍中最终排名前20
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2. 法条推荐：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测本案涉及的相关法条；
3. 刑期预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人的刑期长短。
取得成就：训练了多个模型，例如LSTM，RCNN，RGU，通过融合入多模型使罪名与法条的预测正确率分别达到92%和91%，在所有参赛队伍中最终排名前20
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根据主办方要求，完成以下三个任务：
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2. 法条推荐：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测本案涉及的相关法条；
3. 刑期预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人的刑期长短。
取得成就：训练了多个模型，例如LSTM，RCNN，RGU，通过融合入多模型使罪名与法条的预测正确率分别达到92%和91%，在所有参赛队伍中最终排名前20
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