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摘要
基于深度学习的司法判罚研究有助于缓解司法行业案多人少以及同案不同判的问题，提高司法判罚效率。文章基于深度学习技术建立司法判罚模型，主要实现罪名预测功能。对司法文本数据进行分析以及处理，通过提取要素维度关键特征的方式区分易混淆罪名。建立基于CNN+GRU-Attention(Gated Recurrent Unit-Attention)的司法判罚模型，在模型输出层加入分组focal loss损失函数，解决罪名分布不均衡问题，根据模型评估指标进行模型验证以及对比分析。建立基于深度学习的司法判罚系统，系统以模型为核心，主要实现罪名分类功能，通过对系统的测试，验证了其有效性。
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