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本发明公开了一种结合因果关系的法条推2步骤1、构建案件事实一法条有向二分图；将案件事实作为一个节点集合,法条作为另一个节点集合，n代表第n个案件事实的;2.根据权利要求1所述的一种结合因果关系的法S31、将案件事实和法条之间的关系当作状态转换的3.根据权利要求2所述的一种结合因果关系3;4.根据权利要求3所述的一种结合因果关系的法条推荐方法，其。;6.根据权利要求5所述的一种结合因果关系的法条推;7.根据权利要求6所述的一种结合因果关系;;;4预测案件可能的裁决结果，而案件事实自动摘要则能够快速提取案件文件中的关键信息，5步骤1、构建案件事实一法条有向二分图；将案件事实作为一个节点集合,法条作为另一个节点集合，n代表第n个案件事实的没有加入残差块的深层GCN来的好。GCN的网络层数代表着节点特征所能到达的最远距离，;f表示指代后面的一串函数，sofimax表示是一个函数，Re6关联法条fi1；L；;。;;7[0013]优选的，步骤4中精准度Accuracy、准确度precision、召回率Recall、F1分数Fl-score、的计算表达式如下：;;;们所提出的图结构结合因果关系的方法，通过明确模拟案件事实和法条之间的因果关系，[0017]以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本步骤1、构建案件事实一法条有向二分图；将案件事实作为一个节点集合,法条作为另一个节点集合，n代表第n个案件事实的8没有加入残差块的深层GCN来的好。GCN的网络层数代表着节点特征所能到达的最远距离，;f表示指代后面的一串函数，sofimax表示是一个函数，Re;。9;;;;;过保留训练集中低频法条及其关联案件事实，再利用图卷积神经网络聚合邻近节点的信[0025]最后应
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