[發明專利]一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法及系統

在審

• 申請號: 202011287899.1
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112651853A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 李鑫;王竹;翁洋;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 四川大學;成都數之聯科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/18
• 分類號: G06Q50/18;G06F16/35
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 林菲菲

1.一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

分段裁判文書，得到原告訴稱的段落內容和被告辯稱的段落內容；

分別將原告訴稱的段落內容和被告辯稱的段落內容分句；

一一匹配原告訴稱的分句內容與被告辯稱的分句內容，判斷原告訴稱和被告辯稱的兩個分句內容是否能夠組成辯論對。

2.根據權利要求1所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法，其特征在于，所述對裁判文書進行分段的步驟具體為：

通過裁判文書結構化的方法分段裁判文書。

3.根據權利要求1所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法，其特征在于，所述分別將原告訴稱的段落內容和被告辯稱的段落內容分句的步驟具體包括：

對段落內容進行基礎分句；

采用Bert模型對相鄰兩個基礎分句進行二分類，確定兩個基礎分句是否在對同一個問題進行辯論。

4.根據權利要求1所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法，其特征在于，所述一一匹配原告訴稱的分句內容與被告辯稱的分句內容，判斷原告訴稱和被告辯稱的兩個分句內容是否能夠組成辯論對的步驟具體為：

采用Bert模型對一一匹配的原告訴稱的分句內容與被告辯稱的分句進行二分類，確定兩個分句是否在對同一問題進行辯論。

5.根據權利要求3或4所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘方法，其特征在于，所述Bert模型訓練過程包括以下步驟：

將輸入數據輸入Bert預訓練模型；其中，所述輸入數據結構為(sentence1，sentence2，label)，sentence1和sentence2分別表示需要分類的兩個句子，label為標簽，用于表示兩個句子是否在對同一個問題進行辯論；

提取Bert模型的CLS位置的輸出向量作為句子向量表示；

在得到的句子向量表示后面增加一個softmax層進行分類。

6.一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘系統，其特征在于，該系統包括分段模塊、分句模塊和識別模塊；

所述分段模塊用于分段裁判文書，得到原告訴稱的段落內容和被告辯稱的段落內容；

所述分句模塊用于分別將原告訴稱的段落內容和被告辯稱的段落內容分句；

所述識別模塊用于一一匹配原告訴稱的分句內容與被告辯稱的分句內容，判斷原告訴稱和被告辯稱的兩個分句內容是否能夠組成辯論對。

7.根據權利要求6所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘系統，其特征在于，所述分段模塊具體通過裁判文書結構化的方法分段裁判文書。

8.根據權利要求6所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘系統，其特征在于，所述分句模塊包括基礎分句單元和二分類單元；

所述基礎分句單元用于對段落內容進行基礎分句；

所述二分類單元采用Bert模型對相鄰兩個基礎分句進行二分類，確定兩個基礎分句是否在對同一個問題進行辯論。

9.根據權利要求6所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘系統，其特征在于，所述識別模塊采用Bert模型對一一匹配的原告訴稱的分句內容與被告辯稱的分句進行二分類，確定兩個分句是否在對同一問題進行辯論。

10.根據權利要求8或9所述的一種基于裁判文書的論辯觀點挖掘系統，其特征在于，所述Bert模型的訓練過程包括：

將輸入數據輸入Bert預訓練模型；其中，所述輸入數據結構為(sentence1，sentence2，label)，sentence1和sentence2分別表示需要分類的兩個句子，label為標簽，用于表示兩個句子是否在對同一個問題進行辯論；

提取Bert模型的CLS位置的輸出向量作為句子向量表示；

在得到的句子向量表示后面增加一個softmax層進行分類。