一种民事同案数据智能推送方法

摘要

本发明公开了一种民事同案数据智能推送方法，所述方法为：导入前置文书分析案件，提取案件要素；根据所选案件的诉请要素和事实要素，在案例库中查找同案全要素完全一致的数据作为同案进行推送，进行同案同判；如果未查找匹配到，则从全要素中抽取层级最低要素按照默认顺序逐级向上匹配，直至推送出满足要求的案件；同时返回案件基本信息和要素、裁判结果和同案推送案件列表，随机展示同案推送内容。本发明解决了无法根据历史判案信息快速检索匹配实现同案同判的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及数据智能推送技术领域，具体涉及一种民事同案数据智能推送方法。

背景技术

20世纪60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统。H1专家系统是一种模拟专家在解决问题，做出决策时的思维和行为并能起到专家作用的计算机系统，最早的专家系统是1971年美国费根鲍姆教授等人研制的“化学家系统”DENDRAL，它能根据质谱数据识别有机化合物的分子结构，继而出现了“计算机数学家”、“计算机医学家”等专家系统。在其他领域专家系统研究取得突出成就的鼓舞下，一些律师提出了研制“法律诊断”系统和律师系统的可能性。

1970年，Buchanan&headrick发表了《关于人工智能和法律推理的若干问题的考察》一文，揭开了对法律推理进行人工智能研究的序幕。文章认为，理解、模拟法律论证或法律推理，需要在许多领域进行艰难的研究。法律推理的人工智能研究在这一时期主要沿着两条路径进行。一是模拟归纳推理；二是模拟法律分析。在模拟归纳推理方面取得的成果有20世纪70年代初WaiterG.Popp和BernhardSchlink开发的JUDITH律师推理系统；在模拟法律分析方面取得的成果有1977年JeffreyMeldman开发的计算机辅助法律分析系统，它以律师推理为模拟对象，试图识别与案件事实模型相似的其他案件。专家系统在法律中的第一次实际应用，是D·沃特曼和M·皮特森1981年开发的法律判决辅助系统，称LDS。该系统的研制目的不是帮助或辅助法律家进行法律推理，而是以知识工程技术为新方法，试图研制能够进行法律推理的机器对美国民法制度的某个方面进行检测。

国内，在钱学森教授的倡导下，我国的法律专家系统的研制工作，于20世纪80年代中期起步。1986年，由朱华荣、肖开权主持的《量刑综合平衡与电脑辅助量刑专家系统研究》被确定为国家社科“七五”研究课题。在法律数据库面，中山大学学生胡钊等于1993年研制了((LOA律师办公自动化系统》。目前难以根据当前案件信息快速查找类似的历史判案信息，以实现同案同判。

发明内容

为此，本发明提供一种民事同案数据智能推送方法，以实现在各案由完整法律知识图谱要素结构建立的基础上，对直接影响案件定性、定量即裁判结果的要素进行筛选和整合；以及案例数据的推送，以法律知识图谱为基础，通过对完整要素结构中直接影响案件定性、定量即裁判结果的要素的筛选和整合，建立专业化、智能化的案例数据推送参数。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明公开了一种民事同案数据智能推送方法，所述方法为：

导入前置文书分析案件，提取案件要素；

根据所选案件的诉请要素和事实要素，在案例库中查找同案全要素完全一致的数据作为同案进行推送，进行同案同判；

如果未查找匹配到，则从全要素中抽取层级最低要素按照默认顺序逐级向上匹配，直至推送出满足要求的案件；

同时返回案件基本信息和要素、裁判结果和同案推送案件列表，随机展示同案推送内容。

进一步地，所述案件同案要素包括：法官所办案件的案由、案件基本信息、诉讼请求要素和审理查明的事实要素。

进一步地，所述案件要素提取的标准为：根据深度分析总结，形成各个案由下可复用的以诉请要素和事实要素为主的关键要素结构，以筛选确定的关键要素结构为基础，对案例数据内容进行了全面的结构化提取，为同案数据的推送提供数据前提；民事案件在提取法院、审级、文书类型等案件基本信息的基础上，对案件中涉及的诉请要素、事实要素等分别进行了提取。

进一步地，所述民事案件包括：案件的案件基本信息、诉请要素、事实要素，案由根据最高人民法院民事案由标准确定，案件事实要素根据不同的案由的法律关系约定的内容组成。

进一步地，所述同案同判的规则为：确定每个案由下案件判定为同案的规则，从案件中将同案要素抽取成XML，然后将XML中的节点和属性都抽取为xPath和值的组合，按照一定规则对xPath进行重组和排序将排序后的xPath和值的集合组成一个文本，根据文本生成CRC码；

当前案件与案例数据库中的案件都利用同样的规则做处理，如果案件符合同案规则，那么生成出的CRC码相同，根据CRC码就可以查询到符合同案同判条件的其他案件，实现同案同判精准案例数据推送的功能。

进一步地，所述案件要素没有匹配到同案要素，则从全要素中查找层级最低的同案要素，形成第一xml文件，根据对应的父级，将同案要素替换为父级。

进一步地，所述将同案要素替换为父级方法为：

按照逻辑将第一xml文件中对应的的xpath和字典值替换成父级的xpath和字典值，形成第二xml文件；对同案要素和案由信息替换完成后，再进行同案匹配。

进一步地，所述查找层级最低的同案要素过程中，层级相同，无层级最低的要素，则不推送。

进一步地，所述查找层级最低的同案要素过程中对应的父级仅有一个时，将要素替换成父级，然后进行匹配，匹配到同案则推送此同案结果，若无同案则不推送。

进一步地，所述查找层级最低的同案要素过程中对应父级有多个，则按顺序选择从少到多选择父级，将要素替换成对应的父级，然后进行匹配，有同案则推送同案结果；没有同案，则查找父级的父级要素，父级的父级有多个，则返回对应多个父级的情况进行按顺序替换匹配；父级的父级只有一个，则返回对应父级仅有几个时的情况进行替换匹配，若没有父级的父级，则不推送。

本发明具有如下优点：

本发明公开了一种民事同案数据智能推送方法，对案件要素进行提取，在案例库中查找同案全要素完全一致的数据作为同案进行推送，进行同案同判，未能查找到的则从全要素中抽取层级最低要素按照默认顺序逐级向上匹配，直至推送出满足要求的案件。实现了快速根据历史判案信息进行同案通判，提升准确性和工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例提供的一种民事同案数据智能推送方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种民事同案数据智能推送方法同案数据匹配过程示意图；

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

目前，法律案例资源查询推送主要采用的为全文检索的技术方式(full-textsearch)，全文检索是指从各数据中逐字查询所键入的检索词，目的是查看所要的词语是否出现在文本中，但是全文字段并不查询书名或者其他的字段。使用时，检索词越明确越好。

全文检索的技术特点：(1)原始客观性，全文检索的信息都是未经信息加工的原始文本，具有客观性。(2)彻底性，可对文中任何字、词、句进行检索，还可表示检索之间的复杂位置关系。(3)准确性，根据全文检索的方式，具有很高的准确性；

随着自然语言处理的发展，目前全文检索融入了索引技术，分词技术、词性权重等，从而让全文检索更快更准确。

参考图1和图2，本实施例公开了一种民事同案数据智能推送方法，所述方法为：

导入前置文书分析案件，提取案件要素；

根据所选案件的诉请要素和事实要素，在案例库中查找同案全要素完全一致的数据作为同案进行推送，进行同案同判；

如果未查找匹配到，则从全要素中抽取层级最低要素按照默认顺序逐级向上匹配，直至推送出满足要求的案件；

同时返回案件基本信息和要素、裁判结果和同案推送案件列表，随机展示同案推送内容。

案件同案要素包括：法官所办案件的案由、案件基本信息、诉讼请求要素和审理查明的事实要素。

根据深度分析总结，形成各个案由下可复用的以诉请要素和事实要素为主的关键要素结构，目前已经完成①金融借款合同纠纷；②物业合同纠纷；③机动车交通事故责任纠纷；④信用卡纠纷；⑤民间借贷纠纷……

以筛选确定的关键要素结构为基础，对案例数据内容进行了全面的结构化提取，为同案数据的推送提供数据前提。

民事案件在提取法院、审级、文书类型等案件基本信息的基础上，对案件中涉及的诉请要素、事实要素等分别进行了提取。

精准的案例数据推送，取决于案例数据库和案例推送标准两大部分。

(1)案例数据库

案例数据的范围及要素加工是支持精准案例推送的基础条件，以下为案例数据库推送的范围。

以筛选确定的关键要素结构为基础，对案例数据内容进行了全面的结构化提取，为同案数据的推送提供数据前提。

民事案件在提取法院、审级、文书类型等案件基本信息的基础上，对案件中涉及的诉请要素、事实要素等分别进行了提取。

(2)案例推送标准

案例推送标准是精准案例推送的另外一个重要条件，案例推送标准指在一个具体的场景下，通过什么样的参数作为限制数据推送的范围。

同案同判中的案例推送，通过对影响个案中法律关系、案件事实以及裁判结果的核心要素的智能分析，实现对不同个案精准同案数据的分别推送。

民事案件主要包括案件的案件基本信息、诉请要素、事实要素等，案由根据最高人民法院民事案由标准确定，案件事实要素根据不同的案由的法律关系约定的内容组成。

同案同判的规则为：确定每个案由下案件判定为同案的规则，从案件中将同案要素抽取成XML，然后将XML中的节点和属性都抽取为xPath和值的组合，按照一定规则对xPath进行重组和排序将排序后的xPath和值的集合组成一个文本，根据文本生成CRC码；

当前案件与案例数据库中的案件都利用同样的规则做处理，如果案件符合同案规则，那么生成出的CRC码相同，根据CRC码就可以查询到符合同案同判条件的其他案件，实现同案同判精准案例数据推送的功能。

案件要素没有匹配到同案要素，则从全要素中查找层级最低的同案要素，形成第一xml文件，根据对应的父级，将同案要素替换为父级。按照逻辑将第一xml文件中对应的的xpath和字典值替换成父级的xpath和字典值，形成第二xml文件，并储存；对同案要素和案由信息替换完成后，再进行同案匹配。

在实际同案匹配过程中，匹配到有同案，则推送同案结果。无同案则从全要素中查找层级最低的同案要素。从全要素中查找层级最低的同案要素的结果存在多种情况：

一、层级相同，无层级最低的要素，则不进行推送。

二、对应有一个父级，将要素替换成父级，然后进行匹配，匹配到同案则推送此同案结果，若无同案则不推送。

三、对应有多个父级，则按顺序选择从少到多选择父级，将要素替换成对应的父级，然后进行匹配，有同案则推送同案结果；没有同案，则查找父级的父级要素，父级的父级有多个，则返回对应多个父级的情况进行按顺序替换匹配；父级的父级只有一个，则返回对应父级仅有几个时的情况进行替换匹配，若没有父级的父级，则不推送。

在第三种情况中，按顺序选择从少到多选择父级的规则为：数量由少到多，即选择一个父级的情况循环完毕还没有同案时在选择第二个。例如：C替换为父级→B替换为父级→A替换为父级→BC替换为父级→AC替换为父级→AB替换为父级→ABC替换为父级。逐渐从少到多完成替换。

本实施例公开的一种民事同案数据智能推送方法，对案件要素进行提取，在案例库中查找同案全要素完全一致的数据作为同案进行推送，进行同案同判，未能查找到的则从全要素中抽取层级最低要素按照默认顺序逐级向上匹配，直至推送出满足要求的案件。实现了快速根据历史判案信息进行同案通判，提升准确性和工作效率。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。