[發明專利]一種基于機器學習的案件罪名推斷方法

有效

• 申請號: 202010920350.5
• 申請日: 2020-09-04
• 公開（公告）號: CN112101559B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 梁鴻翔;胡瀟;時子威;陳放;頡明明;楊帥;張博羿
• 申請（專利權）人: 中國航天科工集團第二研究院
• 主分類號: G06N5/04
• 分類號: G06N5/04;G06Q50/18;G06N20/00;G06N3/0464
• 代理公司: 中國兵器工業集團公司專利中心 11011
• 代理人: 張然

本發明涉及一種基于機器學習的案件罪名推斷方法，其中，包括：罪名推斷模型訓練和罪名推斷；罪名推斷模型訓練包括：將已有案件情節及對應的罪名轉化后的向量輸入罪名推斷模型；計算預測結果與人工標注的案件情節、罪名和刑罰之間的交叉熵損失；更新模型參數；保存罪名推斷模型；罪行推斷包括：輸入案件情節轉化后的向量；將案件情節輸入罪名推斷模型中進行罪名推測；對罪名推斷模型自身推斷結果進行結果修正；從罪名推斷模型中輸出修正后的罪名推斷結果。本發明基于機器學習的案件罪名推斷方法，能夠在保證判斷速度較快的情況下，進行準確率較高的罪名推斷。

技術領域

本發明涉及司法電子系統技術，特別涉及一種基于機器學習的案件罪名推斷方法。

背景技術

現有的案件判定過程需要法官、檢察官、律師等法律專業人士的參與。然而，普通民眾由于缺乏專業的法律知識，難以對案件的判決結果形成合理的預期。敗訴方往往不服判決結果，拒絕執行生效判決，甚至纏訪鬧訪，極大地損害了司法公信力。與此同時，隨著人工智能技術的發展，“數字法治、智慧司法”信息化建設不斷推進。案件卷宗、裁判文書、法律法規等文件的大規模數字化存儲奠定了深度學習的數據基礎，機器閱讀理解水平的提高使得計算機能夠對法律文本進行智能語義分析，知識圖譜構建和應用技術的發展也使得計算機能夠學習和積累法律知識。在此基礎上，案件輔助判定成為了司法知識服務系統的重要組成部分。一方面，案件輔助判定技術可以為不熟悉法律術語和復雜判定程序的普通民眾提供低成本、高質量的法律咨詢服務。另一方面，案件輔助判定技術也可以為專業人士提供便利的參考意見，從而提高他們的工作效率。

中國專利“CN110704571A庭審輔助處理方法、審判輔助處理方法、裝置、設備及介質”設計了一種基于機器學習的系統裝置，在在先案件文本數據存在的基礎上，通過對庭審原始語音翻譯并處理的方法，處理獲得并記錄庭審原始文本數據，進而與在先文本數據進行對比，突出顯示原始文本數據的重要部分，并給出相應的判決提示文。

中國專利“CN107633465A智能輔助判案方法”則給出了一種以存儲和檢索為主要方法的智能輔助判案方法。該方法利用具有存儲模塊的數據處理設備和相應的案件信息數據庫，實現了庭審階段的筆錄存儲，并在判決階段通過法官的按鍵操作查詢并顯示數據庫中同類案件的相關信息如同類案件的常見爭議點、同類案件依據裁決規則給出的不同判別方法發比例等，進而輔助法官進行相應的判決。

中國專利“CN108133436A自動判案方法及系統”實現了一種自動判案的方法及系統。在該系統中，待判案件的相關資料通過分詞和向量化轉化成待判案件的文本向量，預先構建的先驗知識庫中信息通過向量化處理轉化成先驗知識向量，進而將待判案件的文本向量和先驗知識向量輸入預先構建的判案模型，得到待判案件的判案結果。

中國專利“CN110704571A庭審輔助處理方法、審判輔助處理方法、裝置、設備及介質”給出的審判輔助方法重點在于麥克風采集相應的語音數據，將其轉化為原始文字數據，再進行與在先文本數據進行比對。在進行文本處理之前加上了語音采集和轉化成文字的步驟，而語音轉文字模型本身就是一種較為復雜的模型，且在實際的語音轉文字的過程中存在轉化錯誤的情況，在文字處理前就可能已經降低了案件判決的準確性。此外，想要達到較好的審判輔助效果，待判案件信息關鍵詞進行檢索匹配需要較大的在先案件文本數據庫，這既需要大量的先驗案件文本數據支持和較大的設備存儲空間支持，文本檢索匹配也可能出現速度較慢的情況。

中國專利“CN107633465A智能輔助判案方法”中，其系統軟件同樣建立在大型數據庫的存儲和檢索上，對于數據量和存儲設備有較高的要求，文本檢索匹配上同樣可能會存在運行速度的問題。此外，該智能輔助判案方法以人工按鍵操作為查詢依據，并未能較為準確地給出相應的罪名判決和判決依據，在實際使用中可能仍需要使用者大量的思考和選擇。