[發明專利]一種類案推薦方法及系統

在審

• 申請號: 202010312497.6
• 申請日: 2020-04-20
• 公開（公告）號: CN111651997A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 李偉平;喬子樂;王靖坤;張世琨;趙文
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/289;G06F16/35;G06K9/62;G06Q50/18
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文清

1.一種類案推薦方法，其特征在于，包括：

獲取目標案件的屬性特征，所述特征屬性包括所述目標案件的當事人信息、行政機關信息、案件程序信息、案由信息、違法事實信息、證據信息和法律依據信息中的一種或多種；

將所述屬性特征輸入到神經網絡模型中，獲取所述目標案件對應的類案向量，所述神經網絡模型以若干樣本案件為訓練樣本、以樣本案件對應的類案向量為標簽進行訓練得到；

根據所述目標案件對應的類案向量和案件庫中每一候選案件對應的類案向量之間的距離，從所述案件庫中獲取所述目標案件對應的第一初始類案集、第二初始類案集、第三初始類案集、第四初始類案、第五初始類案集、第六初始類案集和第七初始類案集；

根據所述第一初始類案集、所述第二初始類案集、所述第三初始類案集、所述第四初始類案、所述第五初始類案集、所述第六初始類案集和所述第七初始類案集，獲取所述目標案件的若干目標類案，以使得根據每一目標類案的判決結果，對所述目標案件進行判決；

其中，所述第一初始類案集中包括若干第一初始類案，對于任一第一初始類案，所述任一第一初始類案的當事人與所述目標案件的當事人之間的相似度大于第一預設閾值，所述第二初始類案集中包括若干第二初始類案，對于任一第二初始類案，所述第二初始類案的行政機關與所述目標案件的行政機關之間的相似度大于第二預設閾值，所述第三初始類案集中包括若干第三初始類案，對于任一第三初始類案，所述任一第三初始類案的案件程序與所述目標案件的案件程序之間的相似度大于第三預設閾值，所述第四初始類案集中包括若干第四初始類案，對于任一第四初始類案，所述任一第四初始類案的案由與所述目標案件的案由之間的相似度大于第四預設閾值，所述第五初始類案集中包括若干第五初始類案，對于任一第五初始類案，所述任一第五初始類案的違法事實與所述目標案件的違法事實之間的相似度大于第五預設閾值，所述第六初始類案集中包括若干第六初始類案，對于任一第六初始類案，所述任一第六初始類案的證據與所述目標案件的證據之間的相似度大于第六預設閾值，所述第七初始類案集中包括若干第七初始類案，對于任一第七初始類案，所述任一第七初始類案的法律依據與所述目標案件的法律依據之間的相似度大于第七預設閾值。

2.根據權利要求1所述的類案推薦方法，其特征在于，所述根據所述第一初始類案集、所述第二初始類案集、所述第三初始類案集、所述第四初始類案集、所述第五初始類案集、所述第六初始類案集和所述第七初始類案集，獲取所述目標案件的若干目標類案，具體包括：

根據所述第一初始類案集的第一預設權重、所述第二初始類案集的第二預設權重、所述第三初始類案集的第三預設權重、所述第四初始類案的第四預設權重、所述第五初始類案集的第五預設權重、所述第六初始類案集的第六預設權重和所述第七初始類案集的第七預設權重，對每一初始類案進行加權平均，獲取每一初始類案的相似度；

將相似度大于預設閾值的初始類案，作為所述目標案件的目標類案。

3.根據權利要求1所述的類案推薦方法，其特征在于，所述目標案件的屬性特征通過如下方式獲得：

對所述目標案件的進行分詞處理，并通過文本嵌入技術將分詞后的目標案件轉換為初始向量；

對所述初始向量進行信息抽取，獲取文本特征，所述文本屬性特征包括當事人、行政機關、案件程序、案由、違法事實、證據和法律依據中的一種或多種；

對所述文本特征進行語義嵌入，獲取所述屬性特征。

4.根據權利要求3所述的類案推薦方法，其特征在于，所述并通過文本嵌入技術將分詞后的目標案件轉換為初始向量，具體如下：

通過Skip-gram方法將分詞后的目標案件轉換為初始向量。

5.根據權利要求3所述的類案推薦方法，其特征在于，所述對所述文本特征進行語義嵌入，獲取所述屬性特征，具體如下：

通過PV-DM方法對對所述文本特征進行語義嵌入，獲取所述屬性特征。

6.根據權利要求1所述的類案推薦方法，其特征在于，所述神經網絡模型為Transformer模型。