[发明专利]一种基于LDA主题模型的法条推荐方法在审
| 申请号： | 201810534723.8 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108763484A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 葛季栋;李传艺;雷妙妙;李忠金;冯奕;周筱羽;骆斌 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于LDA主题模型的法条推荐方法，包括以下步骤：提取裁判文书集构建训练语料；将裁判文书进行预处理，包括抽取出案件基本情况段落和引用法条列表，将案件基本情况进行中文分词，去除法律专有停用词以及法条名称标准化；对案件情况进行预处理；训练LDA主题模型提取与案件情况相似的裁判文书集；提取推荐法条集，设计法条关联度打分机制计算法条与案件的关联度，并结合频繁项集挖掘关联法条；输出推荐法条列表。本发明模拟法官在实际审判过程中，经常查阅相似裁判文书来决定法条引用的真实场景，从语义层面度量了裁判文书的相似度，能准确获得相似的裁判文书并进行关联法条推荐，提高了法条推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 法条 裁判 主题模型 预处理 案件 关联度 关联法 引用 频繁项集 训练语料 语义层面 真实场景 中文分词 停用词 相似度 度量 构建 去除 标准化 取出 输出 法官 挖掘 法律 | ||
【主权项】：
1.一种基于LDA主题模型的法条推荐方法，其特征在于包含以下步骤：步骤(1)根据案由从裁判文书数据库中提取裁判文书集，构建训练语料；步骤(2)裁判文书预处理；步骤(3)用户输入预处理；步骤(4)提取相似裁判文书集；步骤(5)提取推荐法条集；步骤(6)输出推荐法条列表。
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