[发明专利]一种信息处理方法及相关设备

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取目标司法文书，所述目标司法文书为待解析要素标签的司法文书，所述要素标签用于指示所述目标司法文书的中心思想；

确定所述目标司法文书对应的目标标注句子以及所述目标标注句子对应的目标要素标签，所述目标标注句子为所述目标司法文书中有标注价值的句子；

对所述目标标注句子以及所述目标要素标签均进行分词和特征向量化处理，得到所述目标标注句子对应的目标句子向量以及所述目标要素标签对应的目标要素向量；

将所述目标句子向量以及所述目标要素向量输入预设检索模型，得到所述目标司法文书对应的要素标签，所述预设检索模型是通过预定司法领域对应的第一特征向量集合以及第二特征向量集合训练得到，其中，所述第一特征向量集合包括所述预定司法领域内的所有给定司法文书中每个司法文书的标注句子的特征向量，所述第二特征向量集合包括所述给定司法文书中每个司法文书的标注句子对应要素标签的特征向量，所述标注句子为所述每个司法文书中有提取要素标签价值的句子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标句子向量以及所述目标要素向量输入预设检索模型，得到所述目标司法文书对应的要素标签之前，所述方法还包括：

获取训练数据，所述训练数据包括所述每个司法文书中的标注句子以及所述每个司法文书中的标注句子对应的要素标签，所述训练数据与所述预设检索模型相对应；

将所述训练数据进行预处理，以得到所述第一特征向量集合以及所述第二特征向量集合；

将所述第一特征向量集合按照预设比值进行划分，得到第一特征向量子集合以及第二特征向量子集合；

将所述第二特征向量集合按照所述预设比值进行划分，得到第三特征向量子集合以及第四特征向量子集合，其中，所述第一特征向量集合以及所述第二特征向量子集合分别与所述第一特征向量集合具有关联关系，所述第三特征向量子集合以及所述第四特征向量子集合分别与所述第二特征向量集合具有关联关系；

将所述第一特征向量子集合以及所述第二特征向量子集合输入模型进行训练，得到初始检索模型；

通过所述第三特征向量子集合以及所述第四特征向量子集合对所述初始检索模型进行调整，得到所述预设检索模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练数据包括：

对所述给定司法文书中的每个司法文书分别进行分段以及分句；

将分段以及分句后的每个司法文书进行要素标签标注，以得到所述训练数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述训练数据进行预处理，以得到所述第一特征向量集合以及所述第二特征向量集合包括：

将所述每个司法文书的标注句子以及所述每个司法文书的标注句子对应的要素标签进行分词；

通过向量化工具对分词后的所述每个司法文书的标注句子进行向量化，得到所述第一特征向量集合；

通过所述向量化工具对分词后的所述每个司法文书的标注句子对应的要素标签进行向量化，以得到所述第二特征向量集合。

5.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标司法文书，所述目标司法文书为待解析要素标签的司法文书，所述要素标签用于指示所述目标司法文书的中心思想；

第一确定单元，用于确定所述目标司法文书对应的目标标注句子以及所述目标标注句子对应的目标要素标签，所述目标标注句子为所述目标司法文书中有标注价值的句子；

处理单元，用于对所述目标标注句子以及所述目标要素标签均进行分词和特征向量化处理，得到所述目标标注句子对应的目标句子向量以及所述目标要素标签对应的目标要素向量；

第二确定单元，用于将所述目标司法文书输入预设检索模型，得到所述目标司法文书对应的要素标签，所述预设检索模型是通过预定司法领域对应的第一特征向量集合以及第二特征向量集合训练得到，其中，所述第一特征向量集合包括所述预定司法领域内的所有给定司法文书中每个司法文书的标注句子的特征向量的集合，所述第二特征向量集合包括所述给定司法文书中每个司法文书的标注句子对应要素标签的特征向量的集合，所述标注句子为所述每个司法文书中有提取要素标签价值的句子。