[發明專利]訴訟結果預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910520319.X
• 申請日: 2019-06-17
• 公開（公告）號: CN110377632B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 葉素蘭;竇文偉;胡義品;朱昱錦
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/248;G06N3/084;G06Q50/18
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 謝曲曲

本申請涉及一種基于機器學習的訴訟結果預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：接收終端發送的訴訟結果預測請求；所述訴訟結果預測請求攜帶了當前案件的案件信息及證據組合；確定所述證據組合中每個證據項對應的證據類型；基于所述證據類型生成所述當前案件的證據特征向量；根據所述案件信息確定所述當前案件的案件類型和法律關系；獲取與所述案件類型和法律關系對應的目標預測模型，將所述證據特征向量輸入所述目標預測模型，得到當前案件的勝訴概率。采用本方法能夠提高訴訟結果預測效率和準確率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種訴訟結果預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著法律信息的快速傳播，人們的法律意識逐漸得到提高，法律需求也逐漸增多。然而，由于普通民眾對專業性較強的法律知識通常了解甚微，使得通過自身進行法律相關信息的檢索分析的難度增加。例如，為了避免在證據力度不足以支持訴求的情況下花費大量時間精力起訴，用戶期望提前了解基于目前掌握的證據，當前案件的勝訴概率。但目前缺乏對案件勝訴概率進行自動化預測的技術,使得案件勝訴概率的預測不僅效率低，且預測結果客觀準確性較低。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高訴訟結果預測效率和準確率的訴訟結果預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種訴訟結果預測方法，所述方法包括：接收終端發送的訴訟結果預測請求；所述訴訟結果預測請求攜帶了當前案件的案件信息及證據組合；確定所述證據組合中每個證據項對應的證據類型；基于所述證據類型生成所述當前案件的證據特征向量；根據所述案件信息確定所述當前案件的案件類型和法律關系；獲取與所述案件類型和法律關系對應的目標預測模型，將所述證據特征向量輸入所述目標預測模型，得到當前案件的勝訴概率。

在一個實施例中，所述方法還包括：接收終端發送的證據鏈指引請求；所述證據鏈指引請求攜帶了案件標識；根據案件標識獲取所述當前案件的案件信息；在所述案件信息中提取所述當前案件的爭議焦點；模糊匹配確定所述爭議焦點的焦點類型；根據當前案件的案件類型、法律關系和焦點類型，獲取相關聯的一個或多個證據項以及每個證據項對應的決策權重；根據所述決策權重生成相應證據項對應的證據標簽；基于多個具有證據標簽的證據項生成證據鏈，將所述證據鏈返回至終端。

在一個實施例中，所述獲取與所述案件類型和目標法律關系對應的目標預測模型之前，還包括：獲取多個歷史案件以及每個所述歷史案件對應的案件因子；所述案件因子包括案件類型和法律關系；根據所述案件類型和法律關系對多個歷史案件進行分組；對所述案件因子進行編碼處理，得到相應歷史案件的特征向量；基于每組歷史案件的特征向量，構建相應案件類型及法律關系對應的訓練集；基于不同訓練集對基礎預測模型進行訓練，得到不同案件類型和法律關系對應的目標預測模型。

在一個實施例中，所述案件因子包括證據組合；所述獲取多個歷史案件以及每個所述歷史案件對應的案件因子，包括：獲取多個歷史案件的案件文件；通過正則匹配在所述案件文件中提取一個或多個證據描述語句；將所述證據描述語句輸入預設的語義理解模型，得到每個所述證據描述語句對應的一個或多個證據項；識別每個證據項對應的證據類型，基于所述證據類型生成相應歷史案件的證據組合。

在一個實施例中，所述將所述證據特征向量輸入所述目標預測模型，包括：在所述案件信息中提取所述當前案件的爭議焦點；模糊匹配確定所述爭議焦點的焦點類型；基于所述焦點類型生成所述當前案件的焦點特征向量；將所述焦點特征向量與所述證據特征向量進行拼接，得到案件特征向量；將所述案件特征向量輸入所述目標預測模型。