CN107330820A - 一种诉讼结果的预测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种诉讼结果的预测系统及方法。本发明基于中文分词和tf‑idf技术得到判决书和用户信息的关键词及其权重值，以夹角余弦法对用户信息关键词与判决书关键词进行相关性分析，得到与用户信息符合预设条件的判决书，计算其中胜诉案件的比例得到用户诉讼结果的预测值。将分析结果分别推送给用户与律师，并建立用户与律师的沟通渠道，既降低了用户的咨询成本也增加了律师的案件来源，提高效率，优化资源配置。
Description
技术领域
本发明涉及一种诉讼结果的预测系统及方法，具体涉及一种以法院判决文书为基础预测诉讼结果的系统及方法。
背景技术
随着经济和社会的发展，人们的法律意识逐渐提高，在各种争议事件中当事人更加倾向于采取司法途径解决争端，法律需求随着生活质量的提高不断增加。在现实生活中，人们可以通过互联网平台快速的查阅所需法律信息，但由于专业知识所限，对法规法条的理解仅限于表面，并不能有针对性的对纠纷有深刻的法律认识，从而推断诉讼获胜的概率。现有的方法是与律师沟通案情，律师根据法律专业知识和案情经验对诉讼结果进行推断，当事人基于律师的推断结果考虑是否提起诉讼。但律师咨询费用高昂，而且往往不能立即得到回复，有时还会增加额外的时间成本和交通成本。
同时，律师在分析案情时需要搜索并阅读大量的类似案例才能对诉讼结果进行初步的推断，工作量大且占用时间，工作效率低下。
发明内容
本发明的目的旨在一定程度上解决上述技术问题，而律师判断诉讼结果的主要依据是本地区相似案件的判决结果，本发明基于上述原理提供了一种诉讼结果的预测系统及方法。
本发明提供的一种诉讼结果的预测系统，包括：
判决书库：用于获取判决书内容；
用户端：用于获取用户信息和接收分析结果；
律师端：用于接收分析结果；
提取模块：基于中文分词和tf-idf技术，提取已获取信息的关键词；
判决书关键词库：储存判决书及其提取的关键词；
优选地，所述判决书关键词库以信息来源的行政区域分类，并处于不断更新中。
用户信息关键词库：储存用户信息及其提取的关键词；
优选地，所述用户信息关键词库以信息来源的行政区域分类，并处于不断更新中。
相关性分析模块：基于夹角余弦法分析关键词的相关性，得到符合预设条件的判决书。
律师信息库：用于储存律师信息。
语义标注库一：用于储存日常用语语义标注。
语义标注库二：用于储存判决书语义标注。
优选地，所述诉讼种类包括民事诉讼、刑事诉讼和行政诉讼。
互联网平台：用于用户与律师交流信息。
本发明提供的一种诉讼结果的预测方法，包括：
获取信息：
基于判决书库和用户端，获取判决书内容和用户信息。所述判决书库和用户信息处于不断更新中。
优选地，获取信息之前，还包括：
建立判决书语义标注库一，所述语义标注库一由人工预设日常用词语义标注，并处于不断更新中；基于语义标注库一，系统自动识别用户信息。
提取信息关键词：
基于中文分词和tf-idf技术，将系统接收到的判决书内容和用户信息进行分词处理，并计算信息中各词语的权重值，得到相应的判决书关键词库和用户信息关键词库。
优选地，所述关键词权重值范围[0.25,0.75]。
关键词相关性分析：
基于建立的判决书关键词库，以夹角余弦法对用户信息关键词与判决书关键词进行相关性分析，得到与用户信息符合预设条件的判决书。
优选地，所述相关性分析结果预设条件为cosθ＝[0.25,0.75]。
优选地，所述判决书关键词与用户信息关键词来源为同一行政区域。
优选地，所述符合预设条件的判决书件数小于20件时，于原用户信息所指向的行政区域的上一级行政区域内，重新进行相关性分析，直至符合预设条件的判决书件数大于20件或提取判决书关键词的行政区域为省、直辖市、自治区行政区。
发送用户端分析结果：
判决书列表与律师信息发送到用户端。
优选地，在发送用户端分析结果之前，还包括：
建立律师信息库，所述律师信息包括学历、工作年限、所属单位、擅长诉讼种类、诉讼履历。
优选地，所述列表按相关性由高到底排序。优选地，所述律师为列表中判决书所示律师。
发送律师端分析结果：
判决书列表、胜诉率判定结果和用户信息发送到律师端。
优选地，在发送律师端分析结果之前，还包括：
建立判决书语义标注库二，所述语义标注库二由人工预设判决书常用词语的语义标注，并处于不断更新中。
优选地，所述胜诉率基于判决书判决内容，为判决书列表中胜诉案件数与总案件数之比计算得出。
优选地，基于语义标注库二，系统自动识别判决书判决内容。
优选地，所述用户信息只包含基本案情，不含有用户个人信息，以保护用户的隐私权。
案情沟通：
接收分析结果后，若用户希望与类似案件律师沟通，或律师对用户提供的案情有意，则可通过互联网平台进行案情沟通。
优选地，所述互联网平台的交流形式不限于微信、QQ、APP、网页追问。
本发明的有益效果在于：首先，用户通过输入自身法律纠纷后，可在短时间内获取同一行政区域内相似案件的判决结果及参与案件的律师列表，用户可对诉讼结果进行初步判断，以决定是否提起诉讼，同时免去了律师咨询费用，节约了时间和交通成本。其次，律师可接收到更多的案情分析结果，既大幅降低了工作量，又可增加案件来源，有利于拓展诉讼业务。最后，经过系统的初步分析和分类后，用户和律师可更有效的进行最佳匹配，提高效率，优化资源配置。
附图说明
图1是本系统流程结构示意图，包括：1、判决书库；2、用户端；3、语义标注库一；4、提取模块；5、判决书关键词库；6、用户信息关键词库；7、相关性分析模块；8、语义标注库二；9、律师端；10、律师信息库；11、互联网平台。
具体实施方式
实施例一：
步骤一：判决书库1中的判决书进入提取模块4，通过中文分词和tf-idf技术，将判决书分词处理，并计算得到各词语的权重值，按权重值为各词语排序，其中权重值[0.25,0.75]的词语为关键词，关键词及其对应的判决书按行政区分类录入判决书关键词库5，如北京市-海淀区-判决书名称-关键词1，关键词2，关键词3……；
步骤二：在用户端2内，用户根据页面提示输入基本案情，主要包括用户姓名、联系方式、户口所在地、居住地、事件发生地；另一方当事人姓名、户口所在地、居住地；事件简要描述；事件时间轴。基于语义标注库一3，系统对用户信息进行自动识别。
步骤三：用户端2的信息进入提取模块4，通过中文分词和tf-idf技术，将判决书分词处理，并计算得到各词语的权重值，按权重值为各词语排序，其中权重值[0.25,0.75]的词语为关键词，关键词及其对应的用户信息按行政区分类录入用户信息关键词库6，如北京市-海淀区-用户编号-关键词1，关键词2，关键词3……；
步骤四：基于夹角余弦法，将用户信息关键词与同一行政区内判决书关键词进行相关性分析，当cosθ＝[0.25,0.75]时，认定判决书所述为同类案件，对提取出的判决书进行列表，列表顺序为相关性由高到低。
当列表判决书件数小于20件时，于原用户信息所指向的行政区域的上一级行政区域内，重新进行相关性分析，直至的判决书件数大于20件或提取判决书关键词的行政区域为省、直辖市、自治区行政区。
例如：用户所在行政区为河北省廊坊市广阳区，相关性分析结果显示：在广阳区区域内，相关性分析结果cosθ＝[0.25,0.75]的判决书为21件(大于20件)，则生成判决书列表；
又如：用户所在行政区为北河北省廊坊市广阳区，相关性分析结果显示：在广阳区区域内，相关性分析结果cosθ＝[0.25,0.75]的判决书为16件(小于等于20件)，则提取廊坊市区域内的判决书重新进行相关性分析，相关性分析结果cosθ＝[0.25,0.75]的判决书为21件(大于20件)，则生成判决书列表；
又如：用户所在行政区为北河北省廊坊市广阳区，相关性分析结果显示：在广阳区区域内，相关性分析结果cosθ＝[0.25,0.75]的判决书为16件(小于等于20件)，在廊坊市区域内，相关性分析结果cosθ＝[0.25,0.75]的判决书为19件(小于等于20件)，则提取河北省区域内的判决书重新进行相关性分析，并将符合预设条件的判决书生成判决书列表。
步骤五：在律师信息库10中提取判决书列表中相关律师信息，与判决书列表一同发送到用户端2。所述相关律师为判决书列表中所示律师。
步骤六：胜诉率基于判决书判决内容，通过计算判决书列表中胜诉案件数与总案件数之比计算得出。基于语义标注库二8，系统自动识别列表判决书判决内容。
发送胜诉率计算结果和用户基本案情到律师端9。
步骤七：用户与律师通过互联网平台1111沟通，交流方式不限于微信、QQ、APP、网页追问。
本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要保护的本发明范围内。
Claims (10)
1.一种诉讼结果的预测系统，包括：
判决书库1：用于获取判决书内容；
用户端2：用于获取用户信息和接收分析结果；
律师端9：用于接收分析结果；
提取模块4：基于中文分词和tf-idf技术，提取已获取信息的关键词及其权重值；判决书关键词库5：储存判决书、关键词及其权重值；
用户信息关键词库6：储存用户信息、关键词及其权重值；
相关性分析模块7：基于夹角余弦法分析关键词的相关性，得到符合预设条件的判决书。
律师信息库10：用于储存律师信息。
语义标注库一3：用于储存日常用语语义标注。
语义标注库二8：用于储存判决书语义标注。
互联网平台11：用于用户与律师交流信息。
2.如权利要求1所述的一种诉讼结果的预测系统，其特征在于，所述的语义标注库一3和语义标注库二8由人工预设常用词语义标注。
3.如权利要求1所述的一种诉讼结果的预测系统，其特征在于，所述的互联网平台11，交流形式不限于微信、QQ、APP、网页追问。
4.一种诉讼结果的预测方法，所述诉讼结果预测方法以用户提供信息和法院原有判决书为基础，包括：
获取信息步骤：基于判决书库1和用户端2，获取判决书内容和用户信息。
提取信息关键词步骤：基于中文分词和tf-idf技术，将系统接收到的判决书内容和用户信息进行分词处理，并计算信息中各词语的权重值，得到相应的判决书关键词库5和用户信息关键词库6。
关键词相关性分析步骤：以夹角余弦法对用户信息关键词与判决书关键词进行相关性分析，得到与用户信息符合预设条件的判决书。
发送用户端2分析结果步骤：判决书列表与律师信息发送到用户端2。
发送律师端9分析结果步骤：判决书列表、胜诉率判定结果和用户信息发送到律师端9。
案情沟通步骤：接收分析结果后，用户和律师可通过互联网平台11进行案情沟通。
5.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，还包括步骤：语义标注库一3和语义标注库二8的自动识别用户信息和判决书信息。
6.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，所述提取信息关键词步骤中，关键词权重值范围[0.25,0.75]。
7.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，所述的关键词相关性分析步骤中判决书关键词库5和用户信息关键词库6的关键词来源为同一行政区域，关键词的权重值范围为[0.25,0.75]。
8.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，所述的发送用户端2分析结果步骤中的律师信息包括学历、工作年限、所属单位、擅长诉讼种类、诉讼履历。
9.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，所述的发送律师端9分析结果步骤中胜诉率基于判决书判决内容，为判决书列表中胜诉案件数与总案件数之比计算得出。
10.如权利要求4所述的一种诉讼结果的预测方法，其特征在于，所述的案情沟通步骤中互联网平台11的交流形式不限于微信、QQ、APP、网页追问。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171107 |
|
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