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

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911412980.5 申請(qǐng)日: 2019-12-31
公開(公告)號(hào): CN111159383A 公開(公告)日: 2020-05-15
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 吳怡 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 重慶百事得大牛機(jī)器人有限公司
主分類號(hào): G06F16/332 分類號(hào): G06F16/332;G06F16/35;G06Q50/18
代理公司: 重慶強(qiáng)大凱創(chuàng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50217 代理人: 文怡然
地址: 401147 重慶市渝北區(qū)龍溪街道*** 國省代碼: 重慶;50
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 目標(biāo) 對(duì)象 法律 意見書 生成 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.基于目標(biāo)對(duì)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(shí)別模塊,用于根據(jù)有效信息的表達(dá)方式獲取目標(biāo)對(duì)象的理解水平信息;語句模塊,根據(jù)法律問題和目標(biāo)對(duì)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(duì)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(dú)的詞;S13去除沒有實(shí)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(duì)象的法律意見書生成系統(tǒng),其特征在于:識(shí)別模塊根據(jù)關(guān)鍵詞識(shí)別目標(biāo)對(duì)象的具體步驟包括:S21隨機(jī)選取K個(gè)關(guān)鍵詞作為初始的聚類中心;S22把每個(gè)關(guān)鍵詞字分配給距離它最近的聚類中心;S23重新計(jì)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(duì)象的類型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于目標(biāo)對(duì)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(duì)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(shí);S32根據(jù)目標(biāo)對(duì)象的類型調(diào)用對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)則;S33結(jié)合案件事實(shí)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(duì)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(duì)應(yīng)法律意見書;若只有一份對(duì)應(yīng)的法律意見書,就直接輸出;若有N份對(duì)應(yīng)的法律意見書,則進(jìn)行步驟S42;

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

S43計(jì)算查詢語句對(duì)應(yīng)的文本向量A與每份法律意見書對(duì)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(gè)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(duì)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(duì)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(jì)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(duì)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(jì)算文本向量C與文本向量D的文本相似度β,β=cosC,D;S54計(jì)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(duì)象的法律意見書生成系統(tǒng),其特征在于:還包括等級(jí)模塊,用于根據(jù)勝訴概率評(píng)價(jià)勝訴等級(jí);具體步驟包括:S61按照勝訴概率預(yù)設(shè)等級(jí)區(qū)間;S62根據(jù)勝訴概率p確定其所在等級(jí)區(qū)間;S63確定勝訴等級(jí)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于目標(biāo)對(duì)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(xiǎn)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(duì)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(jì)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(duì)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(duì)輸出的法律意見書進(jìn)行反饋;具體步驟包括:S91目標(biāo)對(duì)象判斷對(duì)輸出的法律意見書是否滿意;S92若目標(biāo)對(duì)象對(duì)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(duì)象補(bǔ)充問題,并將補(bǔ)充問題后法律問題返回輸入模塊。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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