[發(fā)明專利]基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111159383A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳怡
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶百事得大牛機器人有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06Q50/18
• 代理公司: 重慶強大凱創(chuàng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50217
• 代理人: 文怡然

1.基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：包括：輸入模塊，用于在交互過程提取有效信息；識別模塊，用于根據(jù)有效信息的表達方式獲取目標(biāo)對象的理解水平信息；語句模塊，根據(jù)法律問題和目標(biāo)對象生成查詢語句；查詢模塊，根據(jù)查詢語句在數(shù)據(jù)庫里查找與該查詢語句匹配的預(yù)設(shè)的法律意見書，并輸出該法律意見書。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：輸入模塊輸入法律問題并提取關(guān)鍵詞的具體步驟包括：S11提取用戶輸入的信息；S12切詞，將詞序列切分成單獨的詞；S13去除沒有實際含義的停用詞；S14提取關(guān)鍵詞。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：識別模塊根據(jù)關(guān)鍵詞識別目標(biāo)對象的具體步驟包括：S21隨機選取K個關(guān)鍵詞作為初始的聚類中心；S22把每個關(guān)鍵詞字分配給距離它最近的聚類中心；S23重新計算聚類中心；若收斂，輸出聚類結(jié)果；若不收斂，執(zhí)行步驟S21；S24根據(jù)聚類的結(jié)果匹配目標(biāo)對象的類型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：語句模塊根據(jù)法律問題和目標(biāo)對象生成查詢語句的具體步驟包括：S31調(diào)用數(shù)據(jù)庫的案件模板根據(jù)關(guān)鍵詞生成案件事實；S32根據(jù)目標(biāo)對象的類型調(diào)用對應(yīng)的準(zhǔn)則；S33結(jié)合案件事實和準(zhǔn)則生成查詢語句。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：查詢模塊根據(jù)查詢語句在數(shù)據(jù)庫里查找與該查詢語句匹配的預(yù)設(shè)的法律意見書并輸出該法律意見書的具體步驟包括：

S41根據(jù)查詢語句從數(shù)據(jù)庫里提取對應(yīng)法律意見書；若只有一份對應(yīng)的法律意見書，就直接輸出；若有N份對應(yīng)的法律意見書，則進行步驟S42；

S42獲取查詢語句對應(yīng)的文本向量A，獲取每份法律意見書各自對應(yīng)的文本向量B1、B2、B3…BN；

S43計算查詢語句對應(yīng)的文本向量A與每份法律意見書對應(yīng)的文本向量Bi的文本相似度Yi，Yi＝cosA，Bi，i＝1、2、3…N；

S44比較N個文本相似度Yi的大小，確定出最大的文本相似度YM；

S45將最大的文本相似度YM對應(yīng)的法律意見書輸出。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：還包括概率模塊，用于估計勝訴概率；具體步驟包括：S51提取法律建議書的文本向量C；S52從數(shù)據(jù)庫查找對應(yīng)的典型案例的判決書，并提取該判決書的文本向量D；S53計算文本向量C與文本向量D的文本相似度β，β＝cosC，D；S54計算勝訴的概率P＝β×100％。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：還包括等級模塊，用于根據(jù)勝訴概率評價勝訴等級；具體步驟包括：S61按照勝訴概率預(yù)設(shè)等級區(qū)間；S62根據(jù)勝訴概率p確定其所在等級區(qū)間；S63確定勝訴等級。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：還包括損失模塊，用于預(yù)估訴訟風(fēng)險造成的損失L。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：還包括期望模塊，用于計算期望損失E(L)，E(L)＝L×(1-P)。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于目標(biāo)對象的法律意見書生成系統(tǒng)，其特征在于：還包括反饋模塊，用于對輸出的法律意見書進行反饋；具體步驟包括：S91目標(biāo)對象判斷對輸出的法律意見書是否滿意；S92若目標(biāo)對象對輸出的法律意見書滿意，則輸出最終的法律意見書；若不滿意，目標(biāo)對象補充問題，并將補充問題后法律問題返回輸入模塊。