[发明专利]一种司法二审案情辅助分析方法及系统

权利要求书

1.一种司法二审案情辅助分析方法，其特征是，包括：

获取待分析案件的一审数据和二审数据；

基于第一双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的一审数据进行向量提取，获取待分析的一审向量；

基于第二双向长短期记忆网络BiLSTM，将待分析案件的二审数据进行向量提取，获取待分析的二审向量；

将待分析的一审向量和二审向量进行拼接，得到拼接向量；

将拼接向量输入到二审判决结果预测模型中，输出待分析案件的二审判决预测结果；待分析案件的二审判决预测结果用于对司法二审案情进行辅助分析；

其中，所述第一双向长短期记忆网络BiLSTM、所述第二双向长短期记忆网络BiLSTM、所述二审判决结果预测模型，均是基于历史法律文书进行训练后获得的；

所述二审判决结果预测模型的训练步骤包括：

构建二审判决结果预测模型；所述二审判决结果预测模型，包括一审判决文本生成模型、二审判决文本生成模型、第三多层感知机MLP和第三Softmax层；一审判决文本生成模型的第一双向长短期记忆网络BiLSTM的输出端和二审判决文本生成模型的第二双向长短期记忆网络BiLSTM的输出端，均与第三多层感知机MLP的输入端连接，第三多层感知机MLP的输出端与第三Softmax层的输入端连接；

构建第三训练集；所述第三训练集，包括：已知的一审事实与证据、已知的二审事实与证据、已知的二审上诉理由和已知的二审判决结果；

将已知的一审事实与证据作为一审判决文本生成模型的输入值；

将已知的二审事实与证据、和已知的二审上诉理由作为一审判决文本生成模型的输入值；

将已知的二审判决结果，作为第三Softmax层输出端的输出结果；

进行训练，得到训练好的二审判决结果预测模型。

2.如权利要求1所述的一种司法二审案情辅助分析方法，其特征是，第一双向长短期记忆网络BiLSTM的训练步骤，包括：

构建一审判决文本生成模型；

所述一审判决文本生成模型，包括：第一双向长短期记忆网络BiLSTM，所述第一双向长短期记忆网络BiLSTM分别与第一多层感知机MLP和设有注意力机制的第一解码器连接；所述第一多层感知机MLP还与第一Softmax层连接；

构建第一训练集，所述第一训练集为已知一审判决文本和其对应的一审事实与证据，所述一审判决文本，包括：一审判决依据法条和一审判决法院解释；

对一审事实与证据进行分词处理；对分词处理结果进行向量化处理；

将向量化处理结果输入到第一双向长短期记忆网络BiLSTM中进行编码处理；

将一审判决依据法条作为第一Softmax层的输出值；

将一审判决法院解释作为设有注意力机制的第一解码器的输出值；进行训练；训练后，得到训练好的一审判决文本生成模型和训练好的第一双向长短期记忆网络BiLSTM。

3.如权利要求2所述的一种司法二审案情辅助分析方法，其特征是，所述已知一审判决文本和其对应的一审事实与证据，是通过正则化表达式的方法从一审判决文书中提取出来的。

4.如权利要求2所述的一种司法二审案情辅助分析方法，其特征是，所述对分词处理结果进行向量化处理，是采用Word2Vector算法实施。