[發(fā)明專利]案件分類方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010151309.6
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111475613A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 林凡
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/36;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

1.一種案件分類方法，其特征在于，所述案件分類方法包括：

對立案材料圖像進行圖像預(yù)處理和灰度聚類處理，得到基礎(chǔ)圖像，并對基礎(chǔ)圖像進行光學識別，得到所述基礎(chǔ)圖像對應(yīng)的立案文本信息；

對所述立案文本信息進行文本語義聚類，確定所述立案文本信息對應(yīng)的目標案件類型；

從預(yù)設(shè)的法律知識圖譜體系中，獲取所述目標案件類型對應(yīng)的法律知識圖譜，作為目標知識圖譜；

根據(jù)所述目標知識圖譜，從所述立案文本信息中提取證據(jù)要素、關(guān)聯(lián)當事人和訴請要素；

根據(jù)所述目標案件類型對應(yīng)的歷史立案材料圖像和所述歷史立案材料圖像對應(yīng)的評分結(jié)果，生成分別與所述證據(jù)要素、所述關(guān)聯(lián)當事人和所述訴請要素對應(yīng)的權(quán)重信息；

基于所述證據(jù)要素、所述關(guān)聯(lián)當事人、所述訴請要素和對應(yīng)的權(quán)重信息，確定所述立案材料圖像對應(yīng)案件的目標評分分值；

根據(jù)預(yù)設(shè)的分類分值區(qū)間和所述目標評分分值，確定所述立案材料圖像對應(yīng)案件的難易類別。

2.如權(quán)利要求1所述的案件分類方法，其特征在于，所述對基礎(chǔ)圖像進行光學識別，得到所述基礎(chǔ)圖像對應(yīng)的立案文本信息包括：

采用場景文本檢測算法對基礎(chǔ)圖像進行文字定位，確定目標文字區(qū)域；

采用預(yù)先訓練生成的長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對目標文字區(qū)域進行識別，得到目標文字區(qū)域?qū)?yīng)的立案文本信息。

3.如權(quán)利要求1所述的案件分類方法，其特征在于，所述對所述立案文本信息進行文本語義聚類，確定所述立案文本信息對應(yīng)的目標案件類型包括：

通過預(yù)設(shè)的分詞方式，對所述立案文本信息進行中文自動分詞，得到基礎(chǔ)分詞；

采用詞向量的方式對所述基礎(chǔ)分詞進行訓練，得到所述基礎(chǔ)分詞對應(yīng)的空間詞向量；

基于K-Means聚合算法對所述空間詞向量進行聚類分析，得到聚類分析結(jié)果；

計算所述聚類分析結(jié)果與預(yù)設(shè)案件類型的歐式距離，將與所述聚類分析結(jié)果的歐式距離的值最小的預(yù)設(shè)案件類型，作為所述目標案件類型。

4.如權(quán)利要求3所述的案件分類方法，其特征在于，在所述從預(yù)設(shè)的法律知識圖譜體系中，獲取所述目標案件類型對應(yīng)的法律知識圖譜，作為目標知識圖譜之前，所述案件分類方法還包括：

獲取所述預(yù)設(shè)案件類型對應(yīng)的歷史案件信息，其中，所述歷史案件信息包括歷史案件立案材料和歷史案件判決結(jié)果；

從所述歷史案件判決結(jié)果中，通過正則匹配的方式，獲取參考知識點，所述參考知識點包括證據(jù)要素、關(guān)聯(lián)當事人、訴請要素和案件審判結(jié)果；

從所述歷史案件立案材料中，獲取所述參考知識點對應(yīng)的基礎(chǔ)知識點；

獲取所述參考知識點對應(yīng)的內(nèi)容，和所述基礎(chǔ)知識點對應(yīng)的內(nèi)容，并存入到關(guān)系數(shù)據(jù)庫中；

通過資源描述框架RDF，構(gòu)建所述參考知識點和所述基礎(chǔ)知識點之間的關(guān)系鏈接，并將所述參考知識點、所述基礎(chǔ)知識點和所述關(guān)系鏈接存入到法律知識圖譜數(shù)據(jù)庫中；

構(gòu)建所述關(guān)系數(shù)據(jù)庫與所述知識圖譜數(shù)據(jù)庫之間的映射關(guān)系；

基于所述關(guān)系數(shù)據(jù)庫、所述知識圖譜數(shù)據(jù)庫和所述映射關(guān)系，生成所述基礎(chǔ)領(lǐng)域信息對應(yīng)的法律知識圖譜體系。

5.如權(quán)利要求1至4任一項所述的案件分類方法，其特征在于，所述權(quán)重信息包括權(quán)重值，所述基于所述證據(jù)要素、所述關(guān)聯(lián)當事人、所述訴請要素和對應(yīng)的權(quán)重信息，確定所述立案材料圖像對應(yīng)案件的目標評分分值包括：

通過如下公式計算所述立案材料圖像對應(yīng)案件的目標評分分值:

其中，S為所述目標評分分值，N₁為所述證據(jù)要素的數(shù)量，N₂為所述關(guān)聯(lián)當事人的數(shù)量，N₃為所述訴請要素的數(shù)量，Q₁為所述證據(jù)要素對應(yīng)的權(quán)重值，Q₂為所述關(guān)聯(lián)當事人對應(yīng)的權(quán)重值，Q₃為所述訴請要素對應(yīng)的權(quán)重值。