[發明專利]一種基于深度學習的法律文書的相似案件智能檢索系統

在審

• 申請號: 202010123876.0
• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN113312474A
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 鄒偉;王燕妮;崔冬冬;潘相瑜;李俊玲
• 申請（專利權）人: 北京睿客邦科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開一種基于深度學習的法律文書的相似案件智能檢索系統；包括法律文書數據采集及預處理模塊，文書數據處理模塊，長文本匹配模塊，短文本匹配模塊；將處理后的法律文書數據帶入文本分類模型和文本向量模型中完成模型的訓練，將兩模型結合進行長文本相似文本的匹配，利用大量真實的數據對模型進行訓練，得到一個針對求長文本相似案件文書的匹配模型；通過對全部文書和短文本進行分詞處理，進行關鍵詞匹配以及相關的算法處理實現短文本相似案件匹配操作；通過長文本匹配和短文本匹配模塊構建的類案智能推薦系統針對用戶使用情況，為用戶提供完善的類案推薦，選用相應的算法提高類案檢索的效率，為用戶提供一種便捷，快速的類案檢索系統。

技術領域

本發明涉及一種智能化的類案推薦系統，主要適用于法律領域中律師判案方面，輔助律師辦案，實現對案件的相似文書進行智能推薦。

背景技術

律師處理案件流程中，其中必不可少的環節是需要對以往的相似案件進行分析，對其中裁判文書的相關的法院判決，以及案件背景情況進行分析，進一步整合自身案件情況得出案情判斷，但目前律師中常用的歷史案件查看以及相似案情分析的手段還是靠手動查找居多，需要耗費大量時間和精力去整理，在律師對整個案件審理過程中占了大部分時間，與此同時可能由于整理查看的歷史案件還不夠充分，導致最后耗費時間整理的類案的情況對案件的審理并沒有很大的用處，故選擇一種簡潔，快速地對相似案件進行查詢整理的方法是十分必要的，本專利一種基于深度學習的法律文書相似案件的智能檢索系統，根據律師對案件的描述或者一篇法律文書，從法律文書數據庫中尋找到與描述或者與要查找文書相似的法律文書。為了尋找到相似的文書內容，使用到語義理解技術，同時采用一系列的AI算法將文本解析為結構化的、機器可讀的意圖與詞槽信息，對自然語言文本進行相關分析，目前應用語義識別技術的場景領域比較廣泛，例如生活中常用的購物網站的智能問答系統，以及廣泛應用于網站上的智能機器人，以上描述的產品都是語義識別技術與自身行業特性相結合，實現對文本描述進行分析并得出結果，本發明基于深度學習的法律文書的相似案件智能檢索系統，針對國內目前律師斷案時所采用的方式，提供一種智能手段輔助律師進行斷案，減少在律師案件整理所耗費的時間和精力，簡化案件查詢過程。對于數據量龐大的法律文書庫，本專利選用相應的算法訓練，進一步細分文書屬性特征，提高相似文書的檢索速度與準確度。

發明內容：

本發明所述的法律文書的相似案件智能檢索系統，又可稱類案智能檢索系統，是針對目前在法律判案方面使用方法現狀，提供一種輔助律師辦案的技術手段，利用人工智能技術來創造一個‘智能法官’的角色，該技術的主要作用是對給定一篇法律文書或者根據一段語言描述，從法律文書數據庫里匹配到對應的法律文書或者與其描述內容相似的法律文書，通過一系列的操作，律師可以借鑒相似的案件的法院處理過程與判決結果來輔助辦案。

語義識別技術能夠通過對所述的文本內容進行分析，從而整理得出結論，目前廣泛應用于眾多領域的智能知識問答方面，例如網站智能客服。

本發明具有以下優點：

本專利基于深度學習算法，提供一種應用于法律案件整理方面的案件智能檢索技術手段，針對目前律師案件整理的現狀，克服大量的以往法律文書數據，智能得為用戶提供相似案件的整理，解決以往采用類案整理方式，為了為用戶提供更精確的類案相關信息，本專利采用兩種方式去解決該問題，用戶若是并不熟悉法律知識的人員，可以輸入相關的簡短的語言描述，通過正則匹配的方式篩選相似的文書，然后訓練的Word2vec模型，利用加權求平方的方式進一步求取文本相似度，對于長文本也就法律文書求其類案，訓練全文的doc2vec模型，以及法律文書的‘爭議焦點或本院認為’的word2vec模型，進而從全文相似的文書里找到相似文書。

由于法律文書數據量十分龐大，對案件進行相似案件的檢索是很困難的，可能會出現類案匹配不準確的情況，為了提高相似案件檢索的準確度，本專利采用fasttext算法對大量的法律文本數據進行處理，提高檢索的準確度和效率。