CN109388796B - 裁判文书的推送方法及装置 - Google Patents
裁判文书的推送方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109388796B CN109388796B CN201710687366.4A CN201710687366A CN109388796B CN 109388796 B CN109388796 B CN 109388796B CN 201710687366 A CN201710687366 A CN 201710687366A CN 109388796 B CN109388796 B CN 109388796B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- referee
- documents
- document
- pushing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
- G06F40/284—Lexical analysis, e.g. tokenisation or collocates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/20—Natural language analysis
- G06F40/279—Recognition of textual entities
- G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/55—Push-based network services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请公开了一种裁判文书的推送方法及装置。该方法包括:获取输入的检索文本;对检索文本进行分词处理得到目标分词;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书。通过本申请解决了相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题。
Description
技术领域
本申请涉及裁判文书技术领域,具体而言,涉及一种裁判文书的推送方法及装置。
背景技术
相关技术中,时常需要查询相关的裁判文书。通常采用的查询相关的裁判文书有以下几种方式:用户输入要检索的案件的核心争议点,不需要提炼关键词,直接用通俗的语言表达,自动在案例库中匹配出在语义上相似的案例;提供特征词输入作为辅助功能,让用户在语义检索的基础上,利用特征词进行检索;提供案件类型、法院地域及层级、文书类型筛选,可以进一步缩小数据范围;推送出来的案例展示案例标题、案号、审理法院、审理日期、裁判理由、裁判结果。然而存在以下几方面的问题,自然语言处理转换的问题:法律语言和普通的口语有一定区别,如口语化的表述:我家的阳光被邻居家的房子挡住了,实际用户是想咨询一个相邻权的法律问题,但现有技术处理时并不能实现口语化案情描述和法律语言的转换,往往解析后推送出来的裁判文书跟实际法律问题并不相关。推送数据范围的问题:现有技术的数据匹配权重计算方法完全依赖自动化分词技术,未加入法律领域的一些专业的匹配维度权重的考虑,导致推送出来的文书量相当之大,用户无法找到最匹配最有价值最具参考的文书。推送文书进一步剖析的问题:推送出的文书由于其正文要素解析的不够彻底,无法实现进一步的深度剖析,也无法支持用户手动设置一些新的组合维度进一步缩小数据范围。推送数据种类的问题:现有技术只能实现对相近似裁判文书的推送,无法实现对其他关联知识的推送。推送数据关键维度查看的问题:现有技术可以实现展示推送相近似裁判文书的部分维度,但没有展示裁判文书的核心维度-裁判要旨。裁判要旨是一篇文书内容的高度概括,将一篇长达数千字甚至上万字的文书内容精炼为几百字以内,用户通过读取裁判要旨,即可判断该篇文书是不是自己想要的内容。没有此功能,用户只能一篇一篇文书去读,效率非常低,因此,现有技术中推送裁判文书的精准性较低。
针对相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种裁判文书的推送方法及装置,以解决相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题。
为了实现上述目的,根据本申请的一个方面,提供了一种裁判文书的推送方法。该方法包括:获取输入的检索文本;对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级。
进一步地,在获取输入的检索文本之后,所述方法还包括:判断所述检索文本中是否包括多个维度;若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,所述方法还包括:从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重;采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书包括:在第一裁判文书库中基于所述第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
进一步地,若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书包括:根据所述多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从所述多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
进一步地,所述目标分词包括多个分词,根据所述多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度包括:根据所述多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;根据所述目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
进一步地,在推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书之后,所述方法还包括:获取并推送每篇第一目标裁判文书中的裁判要旨;接收第一选择指令,根据所述第一选择指令从预设数量的第一目标裁判文书中选择待查看的第一目标裁判文书;推送所述待查看的第一目标裁判文书以及与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识。
进一步地,在推送所述待查看的第一目标裁判文书以及与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识之后,所述方法还包括:接收第二选择指令,其中,所述第二选择指令用于指示在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中选择查询维度;根据所述第二选择指令选择查询维度;基于所述查询维度在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中进行查询。
为了实现上述目的,根据本申请的另一方面,提供了一种裁判文书的推送装置。该装置包括:获取单元,用于获取输入的检索文本;第一处理单元,用于对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;匹配单元,用于采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;第一判断单元,用于判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;第一推送单元,用于若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;第二推送单元,用于若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级。
进一步地,所述装置还包括:第二判断单元,用于在获取输入的检索文本之后,判断所述检索文本中是否包括多个维度;提取单元,用于若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重;所述匹配单元包括:查找模块,用于在第一裁判文书库中基于所述第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;匹配模块,用于采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
为了实现上述目的,根据本申请的另一方面,提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行上述任意一项所述的裁判文书的推送方法。
为了实现上述目的,根据本申请的另一方面,提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述任意一项所述的裁判文书的推送方法。
通过本申请,采用以下步骤:获取输入的检索文本;对检索文本进行分词处理,得到目标分词;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,第一目标裁判文书的数量与目标数量之和为预设数量,第一裁判文书库的优先级高于第二裁判文书库的优先级,解决了相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题。通过根据检索文本的分词在第一裁判文书库中进行匹配,并根据匹配到的裁判文书的数量确定是否需要在第二裁判文书库中再次匹配,然后再确定推送给用户的裁判文书,进而达到了提升推送裁判文书的精准性的效果。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例提供的裁判文书的推送方法的流程图;
图2是根据本申请实施例提供的可选的裁判文书的推送方法的示意图一;
图3是根据本申请实施例提供的可选的裁判文书的推送方法的示意图二;
图4是根据本申请实施例提供的可选的裁判文书的推送方法的示意图三;以及
图5是根据本申请实施例提供的裁判文书的推送装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述,以下对本申请实施例涉及的部分名词或术语进行说明:
先例:本方案中提到的先例指的是中国法院作出的生效判决中对类似情形后案审理具有指引意义的裁判规则,先例包含最高人民法院认定发布的指导性案例,还包括经过专门程序认定和发布的案例,以及在诉讼活动中被后案裁判实际遵循的案例。
案由:是人民法院对诉讼案件所涉及的法律关系的性质进行概括后形成的案件名称。
中国裁判文书网:2013年7月,《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》正式实施。依据该办法,除法律规定的特殊情形外,最高法发生法律效力的判决书、裁定书、决定书一般均应在互联网公布。对于社会关注度高的案件,生效裁判文书应当在互联网公布。2014年1月1日,《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确,最高法在互联网设立中国裁判文书网,统一公布各级人民法院的生效裁判文书。
NLP:利用计算机对人类自然语言进行处理,用计算机分析和生成自然语言(文本、语音)让人可以用自然语言形式与计算机系统进行人机交互,便捷有效地进行信息管理。
国双码:国双码由北大法学院知产团队提供智力支持,以知产领域重要法条为入口,分拆、提取关键词作为码体系的基础,并通过父子码的形式与涉及相同、相关知识点的行政法规、司法解释以及先例中的关键知识点,形成一个统一、全面的知识码体系构架。
裁判要旨:裁判要旨一般体现为对案件裁判规则的归纳,而裁判规则是指法官在具体案件的裁判过程中对法律进行解释的结果,是成文法规范的具体化。同时裁判要旨也体现了法官在裁判具体案件中对法律适用、裁判方法、司法理念等方面的问题的判断,这些判断在裁判当时应当具有创造性,且对以后类似问题的处理具有普遍指导意义。
根据本申请的实施例,提供了一种裁判文书的推送方法。
图1是根据本申请实施例的裁判文书的推送方法的流程图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤S101,获取输入的检索文本。
在本申请中的检索文本可以为一段文本,也可以为一篇文本。
步骤S102,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词。
采用分词技术对检索文本进行分词,得到多个分词,在本申请中的目标分词可以为多个分词中的部分分词,也可以为多个分词中的所有分词。
步骤S103,采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
在本申请中的第一裁判文书库可以为裁判文书先例库,采用目标分词在裁判文书先例库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。在本申请中如果输入的推送文本少于160字,可以采用multi-match查询方法在全库中匹配类似文书;如果输入的推送文本多于160字,可以采用morelikethis查询方法在全库中匹配类似文书,从而能更精准的匹配到匹配度较高的裁判文书。
若检索文本为一篇文本,在本申请实施例提供的裁判文书的推送方法中,在获取输入的检索文本之后,该方法还包括:判断所述检索文本中是否包括多个维度;若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,所述方法还包括:从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重;采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书包括:在第一裁判文书库中基于所述第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
需要说明的是,所有文书在存入裁判文书先例库之前,都会经过NLP技术进行解析,解析的裁判文书维度可达到近300个,且提供多个维度之间的层层剖析。如通过“案由”、“法院”、“当事人”、“律师”等进行交叉剖析,可以让用户进一步获取到匹配度最高的裁判文书。
例如,输入的检索文本为一篇“著作权权属、侵权纠纷”案由的裁判文书,该裁判文书包括多个维度,例如,该裁判文书包括:案例标题、案由、当事人、审理法官、证据、文书段落、审理日期、律师、地域、法院等多个维度。对于该裁判文书“案由:著作权权属、侵权纠纷”为第一目标维度,在裁判文书先例库中基于“案由:著作权权属、侵权纠纷”查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;然后再采用对该裁判文书分词得到的多个分词在多篇裁判文书进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
步骤S104,判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量。
例如,预设数量为30篇,判断匹配到的多篇第一目标裁判文书的数量是否达到30篇。
步骤S105,若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
例如,若匹配到的多篇第一目标裁判文书的数量为35篇,也即达到30篇,从35篇第一目标裁判文书中筛选出30篇第一目标裁判文书,并将其推送给用户。
需要说明的是,在本申请实施例中,推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书还包括:将包括预设数量的第一目标裁判文书的文书列表推送给用户,文书列表中包含第一目标裁判文书的裁判要旨,也即将裁判要旨也展示给用户。需要说明的是,在本申请提及的裁判要旨可以是由专业的法律人士(例如,法官、专家等)预先对文书要旨进行提取,并将提取出的裁判要旨预先存储在文书库中。用户可以根据每篇文书的裁判要旨确定其需要查看的文书,从而达到了提升推送裁判文书的精准性的效果。
可选地,为了提升从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书的准确性,在本申请实施例提供的裁判文书的推送方法中,若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书包括:根据所述多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从所述多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
例如,该裁判文书包括:案例标题、案由、当事人、审理法官、证据、文书段落、审理日期、律师、地域、法院等多个维度。通过多个维度、分词匹配计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。可选地,在本申请实施例提供的裁判文书的推送方法中,所述目标分词包括多个分词,根据所述多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度包括:根据所述多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;根据所述目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
首先根据案例标题、案由、当事人、审理法官、证据、文书段落、审理日期、律师、地域、法院等多个维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;根据对检索文本分词后得到的目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;然后将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
在计算第一推荐度的时候,可以通过判断每篇第一目标裁判文书的维度包含目标维度的个数来计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;也可以对裁判文书涉及的所有维度预先设定权重值,之后在确认每篇第一目标裁判文书的维度包含的目标维度后,依据每篇第一目标裁判文书包含的目标维度各自的权重值,计算该第一目标裁判文书对应的第一推荐度。
在计算第二推荐度的时候,可以通过判断每篇第一目标裁判文书的分词集合中包含的目标分词个数来计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;也可以预先划分几个数值区间,并对每个数值区间预先设定对应的权重值,之后在确认每篇第一目标裁判文书的分词集合包含哪些目标分词后,依据每篇第一目标裁判文书包含的每种目标分词的数量各自对应的权重值,计算该第一目标裁判文书对应的第二推荐度。
计算第一推荐度和第二推荐度的方式不限于上述几种,通过本申请公开的内容,本领域技术人员根据多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度还可以设计出多种计算第一推荐度的方式,根据多个目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合还可以设计出多种计算第二推荐度的方式,本申请不一一列举。
需要说明的是,若用户预先设定有干预条件,在本申请中将干预条件也考虑进去,根据用户预先设定的干预条件计算与每篇第一目标裁判文书对应的第三推荐度,则每篇第一目标裁判文书对应的推荐度可以是如下一个或几个之和:该第一目标裁判文书的第一推荐度,第二推荐度,第三推荐度。
进一步地,如预设数量为30,在得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度之后,按照推荐度高低排序筛选出前30个推荐度高的目标裁判文书,并将其推送给用户。
步骤S106,若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级。
需要说明的是,在本申请实施例中,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书还包括:将包括推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书的文书列表推送给用户,文书列表中包含第一目标裁判文书和第二目标裁判文书的裁判要旨,也即将所有文书的裁判要旨也展示给用户。需要说明的是,在本申请提及的裁判要旨可以是由专业的法律人士(例如,法官、专家等)预先对文书要旨进行提取,并将提取出的裁判要旨预先存储在文书库中。用户可以根据每篇文书的裁判要旨确定其需要查看的文书,从而达到了提升推送裁判文书的精准性的效果。
需要说明的是,获取目标数量的第二目标裁判文书,可按照第一裁判文书的推荐度计算方式获得,例如,根据所述多个目标维度中每个维度和每篇第二目标裁判文书的维度计算每篇第二目标裁判文书对应的第一推荐度;根据所述目标分词中每个分词和每篇第二目标裁判文书的分词集合计算每篇第二目标裁判文书对应的第二推荐度;将每篇第二目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第二目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第二目标裁判文书对应的推荐度。
首先根据案例标题、案由、当事人、审理法官、证据、文书段落、审理日期、律师、地域、法院等多个维度中每个维度和每篇第二目标裁判文书的维度计算每篇第二目标裁判文书对应的第一推荐度;根据对检索文本分词后得到的目标分词中每个分词和每篇第二目标裁判文书的分词集合计算每篇第二目标裁判文书对应的第二推荐度;然后将每篇第二目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第二目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第二目标裁判文书对应的推荐度。
在计算第一推荐度的时候,可以通过判断每篇第二目标裁判文书的维度包含目标维度的个数来计算每篇第二目标裁判文书对应的第一推荐度;也可以对裁判文书涉及的所有维度预先设定权重值,之后在确认每篇第二目标裁判文书的维度包含的目标维度后,依据每篇第二目标裁判文书包含的目标维度各自的权重值,计算该第二目标裁判文书对应的第一推荐度。
在计算第二推荐度的时候,可以通过判断每篇第二目标裁判文书的分词集合中包含的目标分词个数来计算每篇第二目标裁判文书对应的第二推荐度;也可以预先划分几个数值区间,并对每个数值区间预先设定对应的权重值,之后在确认每篇第二目标裁判文书的分词集合包含哪些目标分词后,依据每篇第二目标裁判文书包含的每种目标分词的数量各自对应的权重值,计算该第二目标裁判文书对应的第二推荐度。
计算第一推荐度和第二推荐度的方式不限于上述几种,通过本申请公开的内容,本领域技术人员根据多个目标维度中每个维度和每篇第二目标裁判文书的维度还可以设计出多种计算第一推荐度的方式,根据多个目标分词中每个分词和每篇第二目标裁判文书的分词集合还可以设计出多种计算第二推荐度的方式,本申请不一一列举。
若用户预先设定有干预条件,在本申请中将干预条件也考虑进去,根据用户预先设定的干预条件计算与每篇第二目标裁判文书对应的第三推荐度。则每篇第二目标裁判文书对应的推荐度可以是如下一个或几个之和:该第二目标裁判文书的第一推荐度,第二推荐度,第三推荐度。
推荐度的计算方式可以是系统预先设定的,之后可以由用户进行调整。需要说明的是,对于检索文本的同一次裁判文书推送,第一目标裁判文书对应的推荐度和第二目标裁判文书对应的推荐度的计算方式是相对应的,例如第一目标裁判文书对应的推荐度为该第一目标裁判文书对应的第一推荐度与第三推荐度之和,那么第二目标裁判文书对应的推荐度也应该为该第二目标裁判文书对应的第一推荐度与第三推荐度之和。
可选地,在匹配到的第一目标裁判文书的数量未达到预设数量的情况下,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级。
在本申请中的第二裁判文书库可以为裁判文书库,其中,裁判文书先例库中存储的是法院作出的生效判决中对类似情形后案审理具有指导意义的文书先例,先例包含最高人民法院认定发布的指导性案例,还包括经过专门程序认定和发布的案例,以及在诉讼活动中被后案裁判实际遵循的案例。而裁判文书库中存储的是所有的裁判文书,因此,采用目标分词进行匹配时,裁判文书先例库的优先级高于裁判文书库的优先级。
例如,采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到20篇第一目标裁判文书,预设数量为30篇,因此,匹配到的第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,
采用多个目标分词在裁判文书库中进行匹配,获取10篇第二目标裁判文书,然后推送20篇第一目标裁判文书和10篇的第二目标裁判文书给用户。
可选地,在本申请实施例提供的裁判文书的推送方法中,在推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书之后,该方法还包括:获取并推送每篇第一目标裁判文书中的裁判要旨;接收第一选择指令,根据所述第一选择指令从预设数量的第一目标裁判文书中选择待查看的第一目标裁判文书;推送所述待查看的第一目标裁判文书以及与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识。
在本申请实施例中,在获取每篇文书的裁判要旨的情况下,用户选定要查看的先例(第一目标裁判文书)和文书(第二目标裁判文书),系统自动识别先例和文书对应的标识(在文书库中可为国双码),同时将与该标识相关联的裁判文书、法律法规、观点、图书、期刊等法律知识推送出来。在本申请中引入了裁判要旨的展现,提升了用户判断命中数据是否准确的效率。通过推送所述待查看的裁判文书以及与所述待查看的裁判文书相关联的法律知识,使得推送的数据范围更广更全面,也提升用户的使用体验。
可选地,在本申请实施例提供的裁判文书的推送方法中,在推送所述待查看的裁判文书以及与所述待查看的裁判文书相关联的法律知识之后,所述方法还包括:接收第二选择指令,其中,所述第二选择指令用于指示在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中选择查询维度;根据所述第二选择指令选择查询维度;基于所述查询维度在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中进行查询。
通过上述方案,用户可以选择文书或法律知识的一个或多个维度进行进一步深度剖析,缩小查看数据的范围,保证用户能够获取到最匹配最具参考价值的文书。
在本申请中,以检索文本为一篇裁判文书为例进行说明本申请实施例提供的裁判文书的推送方法,如图2所示,输入一篇“著作权权属、侵权纠纷”案由的裁判文书,解析程序启动,提取其中的维度,包括案例标题、案由、当事人、审理法官、证据、文书段落、审理日期、律师、地域、法院等。同时对该篇文书进行分词处理;将这些解析结果作为条件首先在裁判文书先例库(对应上述的第一裁判文书库)中进行匹配,首先找到案由为“著作权权属、侵权纠纷”的裁判文书,其次通过“证据”、“判决结果”维度、分词匹配计算这些裁判文书的推荐度,如果有设定人工干预条件,将人工干预的维度推荐度也包含进去,筛选前50个推荐度高的先例文书;如果先例文书数量较少不能达到50个,再去裁判文书库(对应上述的第二裁判文书库)中进行匹配,找到50个先例和裁判文书后推送到前端;用户可以通过查看文书的裁判要旨再去选择要查看全部文书或是其中几个文书;选定要查看的先例和文书后,系统会识别先例文书对应的国双码,同时将码关联的裁判文书、法律法规、观点、图书、期刊等法律知识推送出来;用户可以选择文书或法律知识的一个或多个维度进行进一步深度剖析,缩小查看数据的范围。
需要说明的是,本申请实施例中提及的人工干预条件或人工干预维度指的是用户在进行文书智能推送前可以预先设定一些条件来将推送结果限定在某一范围内。例如,用户可以预先设置某个地域、某个时段、出现在裁判文书某个段落的某个关键词作为人工干预条件,只有满足了这些条件的文书和法律知识才会被推送。
再例如,在本申请中以检索文本为一段口语化案情描述为例说明本申请实施例提供的裁判文书的推送方法,如图3所示,输入一段口语化案情描述,如“微信公众号未经我同意用了我的文章”,启动解析程序对该句话进行分词处理;将这些解析结果作为条件首先在裁判文书先例库(对应上述的第一裁判文书库)中进行匹配,筛选前50个推荐度高的先例文书;如果先例文书数量较少不能达到50个,再去裁判文书库中(对应上述的第二裁判文书库)进行匹配,找到50个先例和裁判文书后推送到前端;用户可以通过查看文书的裁判要旨再去选择要查看全部文书或是其中几个文书;选定要查看的先例和文书后,系统会识别先例文书对应的国双码,同时将码关联的裁判文书、法律法规、观点、图书、期刊等法律知识推送出来;用户可以选择文书或法律知识的一个或多个维度进行进一步深度剖析,缩小查看数据的范围。
再例如,在本申请中以检索文本为一个法律问题为例说明本申请实施例提供的裁判文书的推送方法,如图4所示,以输入一个法律问题推送为例:输入一个法律问题,如“通电的开机画面能否申请专利?”,启动解析程序对该句话进行分词处理;将这些解析结果作为条件首先在先例的争议焦点库中(对应上述的第一裁判文书库)进行匹配,筛选前50个推荐度高的先例文书;如果先例文书数量较少不能达到50个,再去裁判文书的争议焦点库(对应上述的第二裁判文书库)中进行匹配,找到50个先例和裁判文书后推送到前端;用户可以通过查看文书的争议焦点再去选择要查看全部文书或是其中几个文书;选定要查看的先例和文书后,系统会识别先例文书对应的国双码,同时将码关联的裁判文书、法律法规、观点、图书、期刊等法律知识推送出来;用户可以选择文书或法律知识的一个或多个维度进行进一步深度剖析,缩小查看数据的范围。
综上所述,由于本申请中的检索文本可能为裁判文书、口语化的案情描述的文本、咨询法律问题的文本等等。下面根据检索文本的不同类型对本申请实施例提供的裁判文书的推送方法进行简单描述。
对于检索文本为裁判文书的情况,将裁判文书进行分词,得到目标分词,然后通过判断裁判文书的维度、目标分词及预设的干预条件计算裁判文书的推荐度;对裁判文书按照推荐度的高低排序,对用户推荐预设数量的推荐度较高的裁判文书。
对于检索文本为口语化的案情描述的文本的情况,例如,我家的阳光被邻居家的房子挡住了,或者微信公众号未经我同意用了我的文章等等,对该口语化的案情描述的文本进行分词,剔除无意义词(例如,助词等),然后过滤后的分词集合在一个法律词库进行匹配与该口语化的分词集合最接近的法律词集合,然后使用法律词集合在第一裁判文书库(例如可以是裁判文书先例库)和/或第二裁判文书库(例如可以是裁判文书库)中去匹配裁判文书;计算匹配出的裁判文书的推荐度,然后对裁判文书按照推荐度的高低排序,对用户推荐预设数量的推荐度较高的裁判文书。
对于检索文本为咨询法律问题的文本的情况,例如,通电的开机画面能否申请专利?对该咨询法律问题的文本进行分词,剔除无意义词(例如,助词等),然后过滤后的分词集合在一个法律词库进行匹配与该法律问题的分词集合最接近的法律词集合,然后使用法律词集合在第一裁判文书库(例如可以是先例的争议焦点库)和/或第二裁判文书库(例如可以是裁判文书的争议焦点库)中去匹配裁判文书;计算匹配出的裁判文书的推荐度,然后对裁判文书按照推荐度的高低排序,对用户推荐预设数量的推荐度较高的裁判文书。
本申请实施例提供的裁判文书的推送方法,通过获取输入的检索文本;对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级,解决了相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题。通过根据检索文本的分词在第一裁判文书库中进行匹配,并根据匹配到的裁判文书的数量确定是否需要在第二裁判文书库中再次匹配,然后再确定推送给用户的裁判文书,进而达到了提升推送裁判文书的精准性的效果。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例还提供了一种裁判文书的推送装置,需要说明的是,本申请实施例的裁判文书的推送装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于裁判文书的推送方法。以下对本申请实施例提供的裁判文书的推送装置进行介绍。
图5是根据本申请实施例的裁判文书的推送装置的示意图。如图5所示,该装置包括:获取单元10、第一处理单元20、匹配单元30、第一判断单元40、第一推送单元50和第二推送单元60。
具体地,获取单元10,用于获取输入的检索文本。
第一处理单元20,用于对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词。
匹配单元30,用于采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
第一判断单元40,用于判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量。
第一推送单元50,用于若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
第二推送单元60,用于若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级。
本申请实施例提供的裁判文书的推送装置,通过获取单元10获取输入的检索文本;第一处理单元20对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;匹配单元30采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;第一判断单元40判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;第一推送单元50若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;第二推送单元60若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级,解决了相关技术中推送裁判文书的精准性较低的问题,进而达到了提升推送裁判文书的精准性的效果。
可选地,在本申请实施例提供的裁判文书的推送装置中,所述装置还包括:第二判断单元,用于在获取输入的检索文本之后,判断所述检索文本中是否包括多个维度;提取单元,用于若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重;所述匹配单元包括:查找模块,用于在第一裁判文书库中基于所述第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;匹配模块,用于采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
所述裁判文书的推送装置包括处理器和存储器,上述获取单元10、第一处理单元20、匹配单元30、第一判断单元40、第一推送单元50和第二推送单元60等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来推送裁判文书。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现裁判文书的推送方法。
本发明实施例提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行裁判文书的推送方法。
本发明实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现以下步骤:获取输入的检索文本;对检索文本进行分词处理,得到目标分词;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,第一目标裁判文书的数量与目标数量之和为预设数量,第一裁判文书库的优先级高于第二裁判文书库的优先级。
在获取输入的检索文本之后,该方法还包括:判断检索文本中是否包括多个维度;若检索文本中包括多个维度,对检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,方法还包括:从检索文本中提取出多个目标维度,其中,多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,第一目标维度的权重高于第二目标维度的权重;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书包括:在第一裁判文书库中基于第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;采用目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书包括:根据多个目标维度和目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
目标分词包括多个分词,根据多个目标维度和目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度包括:根据多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;根据目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
在推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书之后,该方法还包括:获取并推送每篇第一目标裁判文书中的裁判要旨;接收第一选择指令,根据第一选择指令从预设数量的第一目标裁判文书中选择待查看的第一目标裁判文书;推送待查看的第一目标裁判文书以及与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识。
在推送待查看的第一目标裁判文书以及与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识之后,该方法还包括:接收第二选择指令,其中,第二选择指令用于指示在与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和待查看的第一目标裁判文书中选择查询维度;根据第二选择指令选择查询维度;基于查询维度在与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和待查看的第一目标裁判文书中进行查询。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有如下方法步骤的程序:获取输入的检索文本;对检索文本进行分词处理,得到目标分词;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;判断第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;若第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用多个目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,第一目标裁判文书的数量与目标数量之和为预设数量,第一裁判文书库的优先级高于第二裁判文书库的优先级。
在获取输入的检索文本之后,该方法还包括:判断检索文本中是否包括多个维度;若检索文本中包括多个维度,对检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,方法还包括:从检索文本中提取出多个目标维度,其中,多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,第一目标维度的权重高于第二目标维度的权重;采用目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书包括:在第一裁判文书库中基于第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;采用目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书。
若第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书包括:根据多个目标维度和目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
目标分词包括多个分词,根据多个目标维度和目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度包括:根据多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;根据目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
在推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书之后,该方法还包括:获取并推送每篇第一目标裁判文书中的裁判要旨;接收第一选择指令,根据第一选择指令从预设数量的第一目标裁判文书中选择待查看的第一目标裁判文书;推送待查看的第一目标裁判文书以及与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识。
在推送待查看的第一目标裁判文书以及与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识之后,该方法还包括:接收第二选择指令,其中,第二选择指令用于指示在与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和待查看的第一目标裁判文书中选择查询维度;根据第二选择指令选择查询维度;基于查询维度在与待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和待查看的第一目标裁判文书中进行查询。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (9)
1.一种裁判文书的推送方法,其特征在于,包括:
获取输入的检索文本;
对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;
采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;
判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;
若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;
若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用所述目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级;
其中,采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书包括:在第一裁判文书库中基于第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;
若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书包括:根据多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从所述多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
在获取输入的检索文本之后,所述方法还包括:判断所述检索文本中是否包括多个维度;
若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,所述方法还包括:从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标分词包括多个分词,根据所述多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度包括:
根据所述多个目标维度中每个维度和每篇第一目标裁判文书的维度计算每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度;
根据所述目标分词中每个分词和每篇第一目标裁判文书的分词集合计算每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度;
将每篇第一目标裁判文书对应的第一推荐度与每篇第一目标裁判文书对应的第二推荐度进行相加,得到每篇第一目标裁判文书对应的推荐度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书之后,所述方法还包括:
获取并推送每篇第一目标裁判文书中的裁判要旨;
接收第一选择指令,根据所述第一选择指令从预设数量的第一目标裁判文书中选择待查看的第一目标裁判文书;
推送所述待查看的第一目标裁判文书以及与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在推送所述待查看的第一目标裁判文书以及与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识之后,所述方法还包括:
接收第二选择指令,其中,所述第二选择指令用于指示在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中选择查询维度;
根据所述第二选择指令选择查询维度;
基于所述查询维度在与所述待查看的第一目标裁判文书相关联的法律知识和所述待查看的第一目标裁判文书中进行查询。
6.一种裁判文书的推送装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取输入的检索文本;
第一处理单元,用于对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词;
匹配单元,用于采用所述目标分词在第一裁判文书库中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;
第一判断单元,用于判断所述第一目标裁判文书的数量是否达到预设数量;
第一推送单元,用于若所述第一目标裁判文书的数量达到预设数量,从匹配到的多篇第一目标裁判文书中获取预设数量的第一目标裁判文书,并推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书;
第二推送单元,用于若所述第一目标裁判文书的数量未达到预设数量,采用所述目标分词在第二裁判文书库中进行匹配,获取目标数量的第二目标裁判文书,推送所述多篇第一目标裁判文书和目标数量的第二目标裁判文书,其中,所述第一目标裁判文书的数量与所述目标数量之和为预设数量,所述第一裁判文书库的优先级高于所述第二裁判文书库的优先级;
其中,所述匹配单元包括:查找模块,用于在第一裁判文书库中基于第一目标维度查找对应的裁判文书,得到多篇裁判文书;匹配模块,用于采用所述目标分词在多篇裁判文书中进行匹配,匹配到多篇第一目标裁判文书;
所述第一推送单元还用于根据多个目标维度和所述目标分词计算每篇第一目标裁判文书对应的推荐度;根据每篇第一目标裁判文书对应的推荐度从所述多篇第一目标裁判文书中筛选出推荐度满足预设条件的第一目标裁判文书,得到预设数量的第一目标裁判文书;推送获取到的预设数量的第一目标裁判文书。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
第二判断单元,用于在获取输入的检索文本之后,判断所述检索文本中是否包括多个维度;
提取单元,用于若所述检索文本中包括多个维度,对所述检索文本进行分词处理,得到目标分词之后,从所述检索文本中提取出多个目标维度,其中,所述多个目标维度中包括第一目标维度和第二目标维度,所述第一目标维度的权重高于所述第二目标维度的权重。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行权利要求1至5中任意一项所述的裁判文书的推送方法。
9.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的裁判文书的推送方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710687366.4A CN109388796B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 裁判文书的推送方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710687366.4A CN109388796B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 裁判文书的推送方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109388796A CN109388796A (zh) | 2019-02-26 |
CN109388796B true CN109388796B (zh) | 2023-04-18 |
Family
ID=65415486
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710687366.4A Active CN109388796B (zh) | 2017-08-11 | 2017-08-11 | 裁判文书的推送方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109388796B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110287287B (zh) * | 2019-06-18 | 2021-11-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 案由的预测方法、装置及服务器 |
CN112579763A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 一种文书的推送方法及装置 |
CN113407767A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-17 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 确定文本相关性的方法、装置、可读介质及电子设备 |
CN114428840A (zh) * | 2022-04-01 | 2022-05-03 | 湖南涉外经济学院 | 基于案例集的法律咨询服务系统 |
CN115796172B (zh) * | 2023-02-08 | 2023-06-02 | 广东粤港澳大湾区硬科技创新研究院 | 一种故障案例推荐方法、装置和系统 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060047656A1 (en) * | 2004-09-01 | 2006-03-02 | Dehlinger Peter J | Code, system, and method for retrieving text material from a library of documents |
CN106815244B (zh) * | 2015-11-30 | 2020-02-07 | 北京国双科技有限公司 | 文本向量表示方法及装置 |
CN106815262B (zh) * | 2015-12-01 | 2020-07-03 | 北京国双科技有限公司 | 裁判文书的搜索方法及装置 |
CN106815266B (zh) * | 2015-12-01 | 2020-06-16 | 北京国双科技有限公司 | 裁判文书检索方法和装置 |
CN106815265B (zh) * | 2015-12-01 | 2020-07-03 | 北京国双科技有限公司 | 裁判文书的搜索方法及装置 |
CN105786793B (zh) * | 2015-12-23 | 2019-05-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 解析口语文本信息的语义的方法和装置 |
CN106610954A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-05-03 | 四川用联信息技术有限公司 | 基于统计学的文本特征词汇提取方法 |
-
2017
- 2017-08-11 CN CN201710687366.4A patent/CN109388796B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109388796A (zh) | 2019-02-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109388796B (zh) | 裁判文书的推送方法及装置 | |
Huistra et al. | Phrasing history: Selecting sources in digital repositories | |
US20140236573A1 (en) | Automatic Semantic Rating and Abstraction of Literature | |
Strötgen et al. | Identification of top relevant temporal expressions in documents | |
CN108694178B (zh) | 一种推荐司法知识的方法及装置 | |
CN107368489A (zh) | 一种资讯数据处理方法及装置 | |
CN109101512B (zh) | 法律数据库的构建方法、法律数据查询方法及装置 | |
Linhares Pontes et al. | MELHISSA: a multilingual entity linking architecture for historical press articles | |
Parizi et al. | EmoNews: an Emotional News Recommender System. | |
KR20160002199A (ko) | 연관 키워드를 이용한 이슈 데이터 추출방법 및 시스템 | |
CN111401047A (zh) | 法律文书的争议焦点生成方法、装置及计算机设备 | |
Xiao et al. | Detecting user significant intention via sentiment-preference correlation analysis for continuous app improvement | |
Thiel et al. | Web-retrieval supported argument space exploration | |
Hider et al. | LibraryThing and literary works revisited: Are social and library cataloging just as complementary as they were a decade ago? | |
Hu et al. | Clinga: bringing Chinese physical and human geography in linked open data | |
US20130080145A1 (en) | Natural language processing apparatus, natural language processing method and computer program product for natural language processing | |
CN110858214B (zh) | 推荐模型训练、及进一步审计程序推荐方法、装置及设备 | |
Hoxha et al. | Towards a modular recommender system for research papers written in albanian | |
Karsdorp et al. | The love equation: Computational modeling of romantic relationships in french classical drama | |
Laclavik et al. | A search based approach to entity recognition: magnetic and IISAS team at ERD challenge | |
JP2011150603A (ja) | カテゴリ主題語句抽出装置及び階層的タグ付与装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
Samah et al. | TF-IDF and Data Visualization For Syafie Madhhab Hadith Scriptures Authenticity | |
Kravvaris et al. | Automatic point of interest detection for open online educational video lectures | |
CN110968691A (zh) | 司法热点确定方法及装置 | |
Omodei et al. | Multi-level modeling of quotation families morphogenesis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100083 No. 401, 4th Floor, Haitai Building, 229 North Fourth Ring Road, Haidian District, Beijing Applicant after: BEIJING GRIDSUM TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 100086 Beijing city Haidian District Shuangyushu Area No. 76 Zhichun Road cuigongfandian 8 layer A Applicant before: BEIJING GRIDSUM TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |