[发明专利]一种基于裁判文书的法律类案问题分析方法及装置

说明书

本发明公开一种基于裁判文书的法律类案问题分析方法，包括如下步骤：步骤A1，设置裁判文书数据库和特征数据库；步骤A6，对第一、第二特征数据库进行特征处理，并将处理后的数据存入原特征库，获得用于后续建模的精确数据；步骤A7，导入第一特征数据库数据作为训练集，构建模型；步骤A8，导入第二特征库数据作为测试集，对上述所得模型准确率进行测试，确定最终的模型；步骤A9：接收用户法律问题，导入模型进行预判；步骤A10：向用户发送预判结果。此种方法可基于人工智能技术解构海量文书，为广大的法律需求者提供更加直接、便捷、低价的法律服务，为广大互联网用户提供法律类案问题智能预判。本发明还公开一种基于裁判文书的法律类案问题分析装置。

技术领域

本发明涉及属于计算机、互联网、机器学习领域，特别涉及一种利用机器学习大数据进行基于裁判文书的法律类案问题分析方法及装置。

背景技术

随着人工智能领域的理论和技术日趋成熟，其在语音、图像识别方面已经取得了令人惊叹的成果，而法律领域对于人工智能技术仍然是一块鲜少涉足的世外之地。

互联网飞速发展的背景之下，老百姓在遇到纠纷问题时由于缺乏相应法律法规、法律常识、相似案例，无法第一时间做出最合适的应对，如若按照传统方式求助于律师，则昂贵的法律咨询费让人望而却步。

法律领域历年积累下来的海量文书是一座亟待开发的斑斓宝库，其中蕴含的巨大价值吸引着我们进行探索，法律是一个分类的科学，在同类型的法律案件中，潜藏着大量的同质性条件，如何通过人工智能技术对类型案例加以利用，还是一个行业内没有突破的难题。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种基于裁判文书的法律类案问题分析方法及装置，其可基于人工智能技术解构海量文书，为广大的法律需求者提供更加直接、便捷、低价的法律服务，为广大互联网用户提供法律类案问题智能预判。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种基于裁判文书的法律类案问题分析方法，包括：

一裁判文书数据库，该裁判文书数据库包括用于存储裁判文书案例信息及索引的裁判文书库；

一特征数据库，该特征数据库中设一第一特征数据库、一第二特征数据库，用于按比例存储经过特征提取、特征处理后的文书数据；

一特征提取、处理单元，用于对裁判文书数据库的裁判文书进行特征提取，并按比例存入第一特征数据库、第二特征数据库：

一模型创建单元，包括：一模型构建单元，其与第一特征数据库连接，导入第一特征数据库中的数据，并结合相应数据类型的算法进行建模，生成预判模型；以及一模型测试单元，其与上述第二特征数据库连接，导入第二特征数据库中的数据，对上述模型构建单元所得模型进行准确率测试，以确定最终的模型；以及，

一预判结果发送单元，包括：一用户端口，用于接收用户法律问题；一类案预判模块，基于上述模型创建单元最终确定的模型，对用户法律问题做出相应判决预测；以及一预判结果发送端口，向用户发送预判结果。

上述裁判文书数据库还包括一与裁判文书库连接、用于执行裁判文书库中数据更新的文书库更新接口。

上述第一特征数据库用于存储经过特征提取后80％的文书数据，第二特征数据库用于存储经过特征提取后20％的文书数据。

上述特征数据库还包括一分别与第一、第二特征数据库连接的特征库更新接口，该特征库更新接口用于实时执行第一、第二特征数据库中数据的更新。

上述特征提取、处理单元包括：

一文书特征提取模块，分别与第一特征数据库、第二特征数据库连接，用于对裁判文书数据库的裁判文书进行特征提取，并按比例存入上述第一、第二特征数据库；