[發明專利]一種罪名的判定方法、裝置及計算機設備、存儲介質

在審

• 申請號: 201810250904.8
• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN108563703A
• 公開（公告）日: 2018-09-21
• 發明（設計）人: 武光鼎
• 申請（專利權）人: 北京北大英華科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 賈磊;郭曉宇

1.一種罪名的判定方法，其特征在于，包括：

獲取待判定的犯罪事實文本信息；

對所述犯罪事實文本信息進行分詞處理和去噪處理；

從經過分詞處理和去噪處理的犯罪事實文本信息中進行關鍵字提取，所述關鍵字用以表征一段犯罪事實；

將提取的關鍵字信息帶入定罪分類器，生成對所述待判定的犯罪事實的罪名判定結果，所述定罪分類器通過訓練犯罪事實學習語料獲得。

2.根據權利要求1所述的罪名的判定方法，其特征在于，所述對犯罪事實文本信息進行分詞處理，具體包括：

利用分詞器對所述犯罪事實文本信息進行分詞處理；

利用word2vector技術對分詞后的詞進行向量化處理。

3.根據權利要求2所述的罪名的判定方法，其特征在于，所述對犯罪事實文本信息進行去噪處理，具體包括：

利用設定的規則庫和噪音庫對分詞處理后的犯罪事實文本信息進行去噪處理。

4.根據權利要求1-3任一項所述的罪名的判定方法，其特征在于，所述定罪分類器通過訓練犯罪事實學習語料獲得，具體包括：

構建各個罪名的犯罪事實學習語料庫；

構建各個罪名對應的規則庫和噪音庫；

利用所述規則庫和噪音庫對所述犯罪事實學習語料庫進行清洗；

對清洗后的犯罪事實學習語料庫進行建模處理，得到定罪分類器。

5.一種罪名的判定裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待判定的犯罪事實文本信息；

預處理模塊，用于對所述犯罪事實文本信息進行分詞處理和去噪處理；

關鍵字提取模塊，用于從經過分詞處理和去噪處理的犯罪事實文本信息中進行關鍵字提取，所述關鍵字用以表征一段犯罪事實；

判定模塊，用于將提取的關鍵字信息帶入定罪分類器，生成對所述待判定的犯罪事實的罪名判定結果，所述定罪分類器通過訓練犯罪事實學習語料獲得。

6.根據權利要求5所述的罪名的判定裝置，其特征在于，所述預處理模塊包括分詞處理單元，用于對所述犯罪事實文本信息進行分詞處理，其具體包括：

分詞處理模塊，用于利用分詞器對所述犯罪事實文本信息進行分詞處理；

向量化處理模塊，用于利用word2vector技術對分詞后的詞進行向量化處理。

7.根據權利要求6所述的罪名的判定裝置，其特征在于，所述預處理模塊包括去噪模塊，用于對所述犯罪事實文本信息進行去噪處理，其具體包括：

利用設定的規則庫和噪音庫對分詞處理后的犯罪事實文本信息進行去噪處理。

8.根據權利要求5-7任一項所述的罪名的判定裝置，其特征在于，還包括模型建立模塊，用于生成所述定罪分類器；

所述模型建立模塊具體包括：

學習語料庫建立單元，用于構建各個罪名的犯罪事實學習語料庫；

規則庫及噪音庫建立單元，用于構建各個罪名對應的規則庫和噪音庫；

數據清洗單元，用于利用所述規則庫和噪音庫對所述犯罪事實學習語料庫進行清洗；

建模單元，用于對清洗后的犯罪事實學習語料庫進行建模處理，得到定罪分類器。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-4任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-4任一項所述方法的步驟。