CN110561452A - 一种提高法律相关工作人员效率的机器人及其工作方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种提高法律相关工作人员效率的机器人及其工作方法，包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接；本发明具备自主学习能力的强人工智能产品，能够立足人工智能的当下地位，分别在协助法官、律师、检察官等工作，从而大大提升办案效率和质量。
Description
技术领域
本发明涉及提高法律相关工作人员效率领域，具体是一种提高法律相关工作人员效率的机器人。
背景技术
法律是用来解决实际问题的，因此在法学理论中，效率价值是法律众多价值取向中不可获取的一环，法律需要相关的专业知识，因此目前法律相关人员的工作效率比较慢。
案多人少目前已经成为国内普遍的现状，尤其是在沿海及经济发达地区，每个法院的案件动辄年均在万件以上，法律相关工作人员的工作压力繁重，急需一款诉讼抗辩辅助工具提高工作效率，这也是人工智能进军法律相关工作人员领域的直接动因。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种提高法律相关工作人员效率的机器人，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
一种提高法律相关工作人员效率的机器人，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。
为了进一步实现本发明，所述自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。
为了进一步实现本发明，所述自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。
为了进一步实现本发明，所述法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其律师逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。
为了进一步实现本发明，所述控制器采用包括ARM处理器的工控板。
一种提高法律相关工作人员效率的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法律相关工作人员办案。
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果是：
本发明能够立足人工智能的当下地位，分别在每起案件的程序部分和实体部分协助法律相关工作人员办案，从而大大提升办案效率和质量。
附图说明
图1为提高法律相关工作人员效率的机器人的电路连接框图。
其中：1、躯干；2、语音识别装置；3、图像识别装置；4、驱动装置；5、控制器。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
实施例1
一种用于协助检察官的机器人包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干1、语音识别装置2、图像识别装置3、驱动装置4和控制器5，其中：
自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。
自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。
法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其检察官逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。
躯干1采用现有技术，其形状不受限制，可以采用任何形状，躯干1主要用于装载各零部件。
语音识别装置2与控制器5信号连接，语音识别装置2属于现有技术范畴，语音识别装置2设置在躯干1内部，语音识别装置2对语音对话各种语音数据进行识别处理，最终得到识别结果，并将最终的识别结果发送到控制器5。
图像识别装置3与控制器5信号连接，图像识别装置3属于现有技术范畴，图像识别装置3设置在躯干1内，图像识别装置3对在实体办案中进行图像识别，例如在当事人的神情，被害人受伤部位的识别等，并将识别结果发送到控制器5内。
驱动装置4与控制器5信号连接，驱动装置4属于现有技术范畴，驱动装置4用于驱动检察官机器人移动。
控制器5用于处理所有的信号源，控制器5采用现有技术，控制器5可以采用包括ARM处理器的工控板。
一种用于协助检察官的机器人的工作方法，包括在每起案件的实施侦察部分和公诉部分协助检察官办案，实施侦察部分协助检察官工作的步骤如下：
（1）在起诉之前，检察官通过各种侦查途径对案件进行侦查，图像识别装置将侦查过程进行录像监控，并通过法律知识图谱分析案情，基于大数据库向其推送更为精准的侦查结果。
（2）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。
公诉部分如何协助检察官工作的步骤如下：
（1）根据侦查结果协助检察官提起公诉，并协助检察官撰写公诉文书等。
（2）实行公诉，协助检察官提出诉状及证据，透过辩论，促使检察官相信被告确有伐够的犯罪嫌疑。
实施例2
一种用于协助法官的机器人包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干1、语音识别装置2、图像识别装置3、驱动装置4和控制器5，其中：
自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。
自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。
法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其法官逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。
躯干1采用现有技术，其形状不受限制，可以采用任何形状，躯干1主要用于装载各零部件。
语音识别装置2与控制器5信号连接，语音识别装置2属于现有技术范畴，语音识别装置2设置在躯干1内部，语音识别装置2对语音对话各种语音数据进行识别处理，最终得到识别结果，并将最终的识别结果发送到控制器5。
图像识别装置3与控制器5信号连接，图像识别装置3属于现有技术范畴，图像识别装置3设置在躯干1内，图像识别装置3对在实体办案中进行图像识别，例如在当事人的神情，被害人受伤部位的识别等，并将识别结果发送到控制器5内。
驱动装置4与控制器5信号连接，驱动装置4属于现有技术范畴，驱动装置4用于驱动法官机器人移动。
控制器5用于处理所有的信号源，控制器5采用现有技术，控制器5可以采用包括ARM处理器的工控板。
一种用于协助法官的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案，程序部分协助法官工作的步骤如下：
（1）在庭前准备阶段，法律知识图谱自动梳理出待审事实，自动生成庭审提纲，并推送到庭审系统中。
（2）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。
实体办案如何协助法官工作的步骤如下：
（1）自主学习系统能对一审判决书、上诉状等材料先期进行分析。
（2）识别出影响案件定罪量刑的实体要素及当事人上诉的理由，例如：被害人受伤的部位为面部，受伤程度为重伤，当事人上诉理由为认为自己属于正当防卫，认为被害人受伤程度未达到重伤等信息。在庭审结束后，对案情要素进行进一步提取，根据法官进一步认定的内容，基于大数据库向其推送更为精准的相似案例、裁判尺度、法律法规等服务，并自动统计同类案件不同判决率供法官参考，最终帮助法官完成裁判文书撰写。
实施例3
一种用于协助律师的机器人包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干1、语音识别装置2、图像识别装置3、驱动装置4和控制器5，其中：
自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。
自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。
法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其律师逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。
躯干1采用现有技术，其形状不受限制，可以采用任何形状，躯干1主要用于装载各零部件。
语音识别装置2与控制器5信号连接，语音识别装置2属于现有技术范畴，语音识别装置2设置在躯干1内部，语音识别装置2对语音对话各种语音数据进行识别处理，最终得到识别结果，并将最终的识别结果发送到控制器5。
图像识别装置3与控制器5信号连接，图像识别装置3属于现有技术范畴，图像识别装置3设置在躯干1内，图像识别装置3对在实体办案中进行图像识别，例如在当事人的神情，被害人受伤部位的识别等，并将识别结果发送到控制器5内。
驱动装置4与控制器5信号连接，驱动装置4属于现有技术范畴，驱动装置4用于驱动律师机器人移动。
控制器5用于处理所有的信号源，控制器5采用现有技术，控制器5可以采用包括ARM处理器的工控板。
一种用于协助律师的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助律师办案，程序部分协助律师工作的步骤如下：
（1）语音识别装置2首先倾听当事人陈述案情，然后将处理后的语音信号发送到控制器5。
（2）控制器5控制自主学习系统针对当事人含糊不清之处提问，以便更好地了解案情，并通过法律知识图谱自动合理地分析案情。
（3）自然语言处理系统对客户说明案情的关键和胜诉的可能性。
（4）在庭前准备阶段，自动梳理出待审事实，自动生成起诉状或者答辩状，并将律所公函、授权委托书、起诉状、证据目录及相关证据推送到庭审系统。
（5）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。
实体办案如何协助律师工作的步骤如下：
（1）自主学习系统能对起诉状、证据目录及相关证据先期进行分析。
（2）律师担任辩护人的，自主学习系统和自然语言处理系统应当根据事实和法律，提出犯罪嫌疑人，被告人无罪、罪轻或者减轻、免除其刑事责任的材料和意见，维护犯罪嫌疑人、被告人的合法权益，并通过法律知识图谱协助律师处理案件。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (7)
1.一种提高法律相关工作人员效率的机器人，其特征在于，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。
2.根据权利要求1所述的提高法律相关工作人员效率的机器人，其特征在于，所述自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。
3.根据权利要求1所述的提高法律相关工作人员效率的机器人，其特征在于，所述然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。
4.根据权利要求1所述的提高法律相关工作人员效率的机器人，其特征在于，所述法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其律师逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。
5.根据权利要求1所述的提高法律相关工作人员效率的机器人，其特征在于，所述控制器采用包括ARM处理器的工控板。
6.一种如权利要求1-5任一所述的提高法律相关工作人员效率的机器人的工作方法，其特征在于，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法律相关工作人员办案。
7.根据权利要求6所述的提高法律相关工作人员效率的机器人的工作方法，其特征在于，所述法律相关工作人员包括律师、检察官和法官。
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