CN109815467A - 一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置 - Google Patents
一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置，方法包括：获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。本发明通过训练生成判决模型，从而利用判决模型对案件进行判决处理进而生成司法调解文书，有效实现了真正将人工智能融合到诉前调解的司法调解文书的生成环节，大大提高了工作效率。本发明可广泛应用于司法领域中。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置。
背景技术
司法领域人工智能应用越来越广泛，目前已经出现了基于人工智能的辅助审判技术、自动生成起诉书等。但大家都忽略了人工智能在诉前调解领域的应用前景。诉前调解领域应用人工智能技术的一个很典型的业务场景就是智能生成司法调解文书：根据案情材料，自动解析材料，提取案情实体与属性集合，生成案例图谱，调用智能调解模型，套用调解模板，自动生成司法确认裁定书。
现有的技术方案应用领域都集中在智能辅助审判业务中，并且还都未达到商用标准的级别，提升空间巨大。在诉前调解领域，目前有不少公司都开发了基于互联网技术和标准的调解系统，这些系统的共性都是基于案由分配擅长对应领域的调解专家来调解，调解完后根据调解协议生成调解文书，调解员需要跟当事人沟通确认书写的调解文书是否正确无误，工作效率较低。
目前没有自动生成司法调解文书的方法，跟诉前调解关联的，使用比较广泛的方法有两种：一、将调解协议内容抄录到电子文书上，附上其他信息，生成诉前调解司法调解文书；二、使用声音转文字的软件(如百度语音，讯飞语音)将口头达成的调解协议转成文字填到电子文书上，附上其他信息，生成诉前调解司法调解文书。两种方法，都不能自动生成司法调解文书，都只是对调解达成协议的电子化。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置。
本发明所采取的技术方案是：
一种司法调解文书智能生成方法，包括以下步骤：
获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
作为所述的一种司法调解文书智能生成方法的进一步改进，所述的获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型，这一步骤具体包括：
获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
从案例信息中提取实体属性特征；
对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
作为所述的一种司法调解文书智能生成方法的进一步改进，所述的通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论，这一步骤具体包括：
获取新案例的诉讼材料信息；
根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
作为所述的一种司法调解文书智能生成方法的进一步改进，所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
本发明所采用的另一个技术方案是：
一种司法调解文书智能生成系统，包括：
模型生成单元，用于获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
结论生成单元，用于通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
条文生成单元，用于根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
文书生成单元，用于调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
作为所述的一种司法调解文书智能生成系统的进一步改进，所述的模型生成单元具体包括：
获取单元，用于获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
特征提取单元，用于从案例信息中提取实体属性特征；
特征分类单元，用于对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
训练单元，用于根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
作为所述的一种司法调解文书智能生成系统的进一步改进，所述的结论生成单元具体包括：
诉讼信息获取单元，用于获取新案例的诉讼材料信息；
新案例特征提取单元，用于根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
判决处理单元，用于根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
作为所述的一种司法调解文书智能生成系统的进一步改进，所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
本发明所采用的再一个技术方案是：
一种司法调解文书智能生成装置，包括：
存储器，用于存放程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序使得所述处理器执行所述的司法调解文书智能生成方法。
本发明的有益效果是：
本发明一种司法调解文书智能生成方法、系统及装置通过训练生成判决模型，从而利用判决模型对案件进行判决处理进而生成司法调解文书，有效实现了真正将人工智能融合到诉前调解的司法调解文书的生成环节，大大提高了工作效率。
附图说明
图1是本发明一种司法调解文书智能生成方法的步骤流程图；
图2是本发明一种司法调解文书智能生成系统的模块方框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
参考图1，本发明一种司法调解文书智能生成方法，包括以下步骤：
S1、获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
S2、通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
S3、根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
S4、调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
进一步作为优先的实施方式，所述的获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型，这一步骤具体包括：
S11、获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
本实施例中，所述裁判文书从裁判文书网下载，所述案例信息通过正则表达式切割文书实现，划分成“事实-诉称”，“辩称”，“法院查明事实”，“法院补充事实”,“法院确认事实”，“诉讼请求”，“裁判原则”，“判决结果”，“涉及法律”等关键词限定的文本内容。
本实施例提取的正则表达式如下：
诉称[，：](？P<ss_sc>.*)，请求：
事实.*理由：(？P<ss_sc>.*)。#\$#本院经审理
辩称：(？P<ss_bc>.*)。#
S12、从案例信息中提取实体属性特征；
所述实体属性特征的提取也是通过正则集合抽取案例信息中包含的案件相关的实体和属性，这些实体属性特征直接决定判决的结果。
实施例提取的正则集合举例如下：
借款(？P<jiek>\d+\.？\d+万？)元
年利率为？(？P<yll>\d+％)
律师费(？P<lsf>\d+万？)元
S13、对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
本实施例中，对实体属性特征进行验证为逐个验证诉讼请求中的实体属性特征的真实性，是否有证据支撑或者法院支持，使用正则集合提取的实体属性是否有证据支撑，是否有法院确认，最后得到各种分类，包括哪些在判决结论中被支持、哪些被部分支持、哪些不被支持、分析被支持的、部分支持的和不被支持的实体属性特征。
验证判决相关的实体属性的真实性的正则集合举例如下：
借款(？P<jiek>\d+\.？\d+万？)元[^。]*(予以？支持|事实清楚|予以采信|合法有效|佐证)
本院认定事实.{0,2}[，：][^。]*借款[^，。\d]*(？P<jiek>\d+万？)元
月利？率(？P<mll>\d+％)[^。]*(予以？支持|事实清楚|予以采信|合法有效|佐证)
S14、根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
进一步作为优先的实施方式，所述的通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论，这一步骤具体包括：
S21、获取新案例的诉讼材料信息；
S22、根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
S23、根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
进一步作为优先的实施方式，所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
本实施例中，当事人立案后的诉讼材料，登记录入系统，从而系统记录了诉讼材料信息，然后通过使用正则集合，得到录入的诉讼材料信息，根据案由，选择不同的正则集合，提取跟判决相关的实体属性特征。根据实体属性特征，选择对应案由的判决模型，对新的诉讼案例生成预判决结论。根据实体属性特征，调用法律智能检索系统(该系统由大量的法律条文和法律问答训练产生)，生成案件引用的法律条文。根据案由，调用对应的司法调解文书的模板，回填当事人信息，案由，预调解协议，引用法律条文，调解时间，调解人等到模板中。最后把模板展示到系统web页面，作为调解的参考，还可以支持修改。最终经双方确认后，形成最终的司法调解文书。
参考图2，本发明一种司法调解文书智能生成系统，包括：
模型生成单元，用于获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
结论生成单元，用于通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
条文生成单元，用于根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
文书生成单元，用于调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
进一步作为优先的实施方式，所述的模型生成单元具体包括：
获取单元，用于获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
特征提取单元，用于从案例信息中提取实体属性特征；
特征分类单元，用于对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
训练单元，用于根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
进一步作为优先的实施方式，所述的结论生成单元具体包括：
诉讼信息获取单元，用于获取新案例的诉讼材料信息；
新案例特征提取单元，用于根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
判决处理单元，用于根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
进一步作为优先的实施方式，所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
本发明一种司法调解文书智能生成装置，包括：
存储器，用于存放程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序使得所述处理器执行所述的司法调解文书智能生成方法。
从上述内容可知，本发明通过训练生成判决模型，从而利用判决模型对案件进行判决处理进而生成司法调解文书，有效实现了真正将人工智能融合到诉前调解的司法调解文书的生成环节，大大提高了工作效率。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (9)
1.一种司法调解文书智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
2.根据权利要求1所述的一种司法调解文书智能生成方法，其特征在于：所述的获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型，这一步骤具体包括：
获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
从案例信息中提取实体属性特征；
对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
3.根据权利要求1所述的一种司法调解文书智能生成方法，其特征在于：所述的通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论，这一步骤具体包括：
获取新案例的诉讼材料信息；
根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
4.根据权利要求2所述的一种司法调解文书智能生成方法，其特征在于：所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
5.一种司法调解文书智能生成系统，其特征在于，包括：
模型生成单元，用于获取裁判文书，根据裁判文书训练生成判决模型；
结论生成单元，用于通过判决模型对新案例进行判决处理，生成预判决结论；
条文生成单元，用于根据实体属性特征，调用法律检索系统，生成得到引用法律条文；
文书生成单元，用于调用新案例对应的司法调解文书模板，将得到的预判决结论和引用法律条文填至司法调解文书模板中，得到最终的司法调解文书。
6.根据权利要求5所述的一种司法调解文书智能生成系统，其特征在于：所述的模型生成单元具体包括：
获取单元，用于获取裁判文书，并从裁判文书进行提取得到案例信息；
特征提取单元，用于从案例信息中提取实体属性特征；
特征分类单元，用于对实体属性特征进行验证，得到实体属性特征的分类信息；
训练单元，用于根据实体属性特征和实体属性特征的分类信息，通过决策树算法训练生成得到判决模型。
7.根据权利要求5所述的一种司法调解文书智能生成系统，其特征在于：所述的结论生成单元具体包括：
诉讼信息获取单元，用于获取新案例的诉讼材料信息；
新案例特征提取单元，用于根据诉讼材料信息提取新案例的实体属性特征；
判决处理单元，用于根据判决模型对实体属性特征进行诉讼判决，生成得到预判决结论。
8.根据权利要求6所述的一种司法调解文书智能生成系统，其特征在于：所述的案例信息包括诉称信息、辩称信息、法院查明事实、法院补充事实、法院确认事实、诉讼请求、裁判原则、判决结果和涉及法律。
9.一种司法调解文书智能生成装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存放程序；
处理器，用于执行所述程序，所述程序使得所述处理器执行如权利要求1～4任一项所述的司法调解文书智能生成方法。
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