[发明专利]一种基于神经网络的诉讼请求合理性预测模型训练方法和预测方法及装置有效
| 申请号： | 201910779283.7 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110675023B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 程慧芳;杨东昊;崔桐;吴正午;于婧悦;毛小龙 | 申请（专利权）人： | 中国司法大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区南四*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络的诉讼请求合理性预测模型训练方法和预测方法及装置。本发明提出了基于多方证据关联模型和神经网络的诉讼请求合理性预测框架，首先基于诉讼请求的司法知识和多方证据关联模型设计了诉讼请求合理性的司法特征，然后基于深度神经网络模型对司法特征进行训练预测，最终实现了对诉讼求情合理性的预测和评估方案。本发明能够进行有效的、准确的诉讼请求合理性预测，从而提示当事人及时合理地规避风险、理性诉讼，同时支持诉前引导、案件分流，也可以为法官进行智能风险提示，辅助断案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 诉讼 请求 合理性 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的诉讼请求合理性预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据法律法规及相关文书，构建诉讼风险规则知识库；/n构建多方证据关联模型，根据多方证据关联模型提取训练数据中用于预测诉讼请求合理性的诉讼特征；/n根据诉讼风险知识规则库和相关证据条件可信评估概率对提取的诉讼特征进行量化；/n采用量化后的训练数据训练用于预测诉讼请求合理性的深度神经网络模型。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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