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摘要
审判难度预测是指在给定案情描述文本的情况下，自动预测案件审判难易程度，其在司法智能化系统中具有广阔的应用前景。现阶段，案件审判难度预测工具严重依赖专家经验规则，存在较大偏差，相关的研究工作较少。针对此问题，该文将其归结为自然语言处理中的文本分类问题，通过分析发现传统分类方法未考虑起诉状中审判要素间的结构独特性和逻辑依赖性，导致难以准确预测案件难易程度。为解决上述挑战，该文通过对起诉状的研究，结合案件繁简审判要素，提出一种新的神经网络模型MAT-TAN。具体地，该模型首先采用一种掩码注意力网络（MAT）对案情描述文本进行细粒度分析。其中的掩码机制扮演智能门控者的角色，起到聚焦审判要素特定位置的作...
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