[發明專利]一種法律類案相似度判別及推送方法

有效

• 申請號: 202010055473.7
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111309900B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 陳歡歡;何慧敏
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/279;G06Q50/18
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;鄭哲

本發明公開了一種法律類案相似度判別與推送方法，相關的判別方法包括：對目標法律案件進行分類，根據得到的案件類別，從歷史案件數據庫提取相同類別的歷史案件構成候選集；對目標法律案件與候選集中的每個同類歷史案件，進行事件序列表示；根據事件序列度量模型，計算目標法律案件對應的事件序列與候選集中每個歷史案件對應的事件序列的距離；基于事件序列的距離并結合打分函數，計算目標法律案件與候選集中歷史案件的相似度。該方法可以實現更加全面、準確的類案識別；同時，通過將法律文書表示為時序事件序列，并基于無監督方式進行相似性計算，選取分值較高的歷史案件進行推送，大大減少了人力投入，可更好地實現推送智能化。

技術領域

本發明涉及法律智能領域，尤其涉及一種法律類案相似度判別及推送方法。

背景技術

當前，人工智能理論和技術日益成熟，應用范圍不斷擴大。2017年，國家人工智能戰略《新一代人工智能發展規劃》中提出建設智慧法庭，促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用，實現法院審判體系和審判能力智能化。其中，通過人工智能技術實現類案類判已成為貼近法官需求的一項重要研究內容。

類案類判作為一種輔助工具，目的為法官手頭正在處理的案件尋找相似甚至相同的案件，以實現啟發、拓展法官判案思路、幫助法官正確裁判，使相同或相似案件的判決結果能夠有較小偏差。但是現有類案檢索系統存在推送案例不精準，無法切實解決法官需要的問題。如推送案例并未做到“同案”，甚至不是“同類”；推送案件數量過高，并未真正節約法官時間，仍需大量人工篩選。

由于法律案件記錄多為電子文書，其形式為自然語言表述的文本。由此可將類案識別視作文本相似性度量的一種應用場景。應用現有的自然語言處理方法，可在一定程度上實現類案識別，但尚難以準確辨別案件要素的核心區別點。主要問題如下：

1)基于關鍵詞匹配的方式準確度不夠。關鍵詞檢索實際上為“抽樣驗證”，其借助于少量樣本得出的結論并不完備。同時，該方法得到的類案數量過多，使得法官難以甄別具有重要參考價值的案件。

2)基于word2vec將詞語表示為向量以此構建神經網絡的方法需要大量標簽化、結構化的訓練語料，而當前法律領域缺少海量翔實的標簽化法律數據，亦缺少既懂法律又懂技術的人才。

3)類案的主要參考價值在于針對案件中的若干法律細節或難點，推送相似歷史案件中法官的判案思路與做法。但是目前未有針對法律行業特點設計的法律文書相似性度量模型。

發明內容

本發明的目的是提供一種法律類案相似度判別及推送方法，解決現有方法需大量手工標注及類案推送不準確、信息冗雜、缺乏法律問題針對性等缺點。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種法律類案相似度判別方法，包括：

對目標法律案件進行分類，根據得到的案件類別，從歷史案件數據庫提取相同類別的歷史案件構成候選集；

對目標法律案件與候選集中的每個同類歷史案件，進行事件序列表示；

根據事件序列度量模型，計算目標法律案件對應的事件序列與候選集中每個歷史案件對應的事件序列的距離；

基于事件序列的距離并結合打分函數，計算目標法律案件與候選集中歷史案件的相似度。

一種法律類案推送方法，包括：利用前述的方法計算目標法律案件與候選集中歷史案件的相似度，再按照相似度分值從高到低的順序對候選集中的歷史案件進行排序，提取出排名靠前的M個歷史案件進行推送。