CN111178072A - 一种法律条文的确定方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种法律条文的确定方法、装置及存储介质。方法包括：获取法律诉讼的文本；通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。通过关键词分析引擎自动提取出法律诉讼的文本中法律诉讼的关键词，以及再从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与该关键词匹配的法律条文，而这些法律条文即材料的诉讼点，从而实现了无需人工，高效率且低成本的从诉讼材料提取出诉讼点。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种法律条文的确定方法、装置及存储介质。
背景技术
随着我国经济结构的转型升级，随之发展的是我国的法律体系越来越健全，因此法律诉讼是否全面会对诉讼人的诉讼结果产生至关重要的影响。
为确保法律诉讼的全面性，诉讼人需要对案件的诉讼点进行全面了解，以得到与诉讼点相关的法律条文，这样能多方位起诉，也能防止被抓住漏洞。但目前了解案件诉讼材料的诉讼点方式大多都是通过人工研判，效率低下，人力成本高。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种法律条文的确定方法、装置及存储介质，用以实现高效率且低成本的从诉讼材料提取出诉讼点。
第一方面，本申请实施例提供了一种法律条文的确定方法，所述方法包括：
获取法律诉讼的文本；通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。
在本申请实施例中，通过关键词分析引擎自动提取出法律诉讼的文本中法律诉讼的关键词，以及再从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与该关键词匹配的法律条文，而这些法律条文即材料的诉讼点，从而实现了无需人工，高效率且低成本的从诉讼材料提取出诉讼点。
结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词，包括：
通过所述关键词分析引擎分析所述文本，以提取出所述文本中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
在本申请实施例中，通过预设的法律关键词对所有关键词进行筛选可以准确的提取出法律诉讼的关键词。
结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词，包括：
通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
在本申请实施例中，由于文本中请求事项是法律诉讼文本的核心，因此仅针对文本中请求事项进行分析，不仅可以缩小分析的数据量，还可以准确的提取出关键词。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述关键词分析引擎为语义分析引擎，通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词，包括：
通过为所述语义分析引擎预设的API接口调用所述语义分析引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
在本申请实施例中，通过API接口调用的方式可以快速便捷的实现启动语义分析引擎。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述关键词分析为中文分词引擎，引擎通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词，包括：
通过预设的所述中文分词引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
在本申请实施例中，中文分词引擎处理特点便是能够准确的对中文句子进行分词，因此通过中文分词引擎处理能够准确的提取出所有关键词。
结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文，包括：
从所述各条文中确定出与所述法律诉讼的请求相关的关键词和所述法律诉讼的描述相关的关键词均匹配的所述法律条文，其中，所述请求相关的关键词为从所述法律诉讼中请求事项所在的段落中提取出的关键词，所述描述相关的关键词为从所述法律诉讼中除所述请求事项以外的其它段落中提取出的关键词。
在本申请实施例中，通过提取出与法律诉讼的请求相关的关键词和法律诉讼的描述相关的关键词，能够从更全面的维度来匹配法律条文，以实现匹配到更准确的法律条文。
第二方面，本申请实施例提供了一种法律条文的确定装置，所述装置包括：
文本获取模块，用于获取法律诉讼的文本；
文本分析模块，用于通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述文本分析模块，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本，以提取出所述文本中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述文本分析模块，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，
所述文本分析模块，用于通过为所述语义分析引擎预设的API接口调用所述语义分析引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，
所述文本分析模块，用于通过预设的所述中文分词引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
结合第二方面，在第五种可能的实现方式中，
所述文本分析模块，用于从所述各条文中确定出与所述法律诉讼的请求相关的关键词和所述法律诉讼的描述相关的关键词均匹配的所述法律条文，其中，所述请求相关的关键词为从所述法律诉讼中请求事项所在的段落中提取出的关键词，所述描述相关的关键词为从所述法律诉讼中除所述请求事项以外的其它段落中提取出的关键词。
第三方面，本申请实施例提供了一种具有计算机可执行的非易失程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码使所述计算机执行如第一方面以及第一方面的任一种可能的实现方式所述的法律条文的确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器，存储器，总线和通信模块。所述处理器、所述通信模块和存储器通过所述总线连接。所述存储器，用于存储程序。所述处理器，用于通过调用存储在所述存储器中的程序以执行如第一方面以及第一方面的任一种可能的实现方式所述的法律条文的确定方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种法律条文的确定方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图；
图3为本申请实施例提供的一种法律条文的确定装置的结构框图。
具体实施方式
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描述。
请参阅图1，本申请实施例提供了一种法律条文的确定方法，该法律条文的确定方法可以由电子设备执行，该电子设备可以是终端或者服务器，其中，终端可以是个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)等；服务器可以为网络服务器、数据库服务器、云服务器或由多个子服务器构成的服务器集成等。
具体的，该法律条文的确定方法可以包括：步骤S100、步骤S200和步骤S300。
步骤S100：获取法律诉讼的文本。
步骤S200：通过预设的关键词分析引擎分析该法律诉讼的文本，以从该法律诉讼的文本中提取出该法律诉讼的关键词。
步骤S300：从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与该关键词匹配的法律条文。
下面将结合示例，对法律条文的确定方法的流程进行详细地说明。
步骤S100：获取法律诉讼的文本。
本实施例中，根据实际应用场景的不同，电子设备获取法律诉讼的文本的方式也不同。
例如，若本实施例是通过将关键词与预设的各法律关键词匹配来确定出法律诉讼的关键词，那不断对预设的各法律关键词进行更新是确保从文本中准确确定出法律诉讼的关键词的重要手段。因此，电子设备上可以部署爬虫软件，若需要对预设的各法律关键词进行更新，电子设备可以利用该爬虫软件访问与法律诉讼相关的网站、公众号以及客户端等平台，并从与法律诉讼相关的网站、公众号以及客户端等平台上爬取法律诉讼最新的文本，以从该法律诉讼最新的文本中获取到法律诉讼最新的关键词，以实现对预设的各法律关键词的更新。
具体的，网站、公众号以及客户端等平台的数据库中一般存储有各种法律诉讼的文本，且网站、公众号以及客户端等平台还为数据库中的每个法律诉讼的文本分配一个唯一标识号来区分各法律诉讼的文本。电子设备每一次利用该爬虫软件访问在爬取法律诉讼最新的文本的同时，电子设备还爬取到该法律诉讼最新的文本的唯一标识号并将其记录。那么在下一次爬取时，电子设备可以利用已经记录的唯一标识号，与网站、公众号以及客户端等平台的数据库中记录的各唯一标识号匹配。通过匹配，若数据库中记录的各唯一标识号中有与电子设备记录的唯一标识号不匹配的唯一标识号，那么这些不匹配的唯一标识号对应的法律诉讼的文本便是数据库中法律诉讼的最新文本，因此电子设备便将这些最新文本爬取。
又例如，若用户需要对一篇法律诉讼的文本进行分析，用户可以直接将该法律诉讼的文本发送到电子设备上。比如，用户可以通过部署在电子设备上或者其他设备上的客户端，将该法律诉讼的文本发送给电子设备。又比如，用户可以将存储有该法律诉讼的文本的移动存储设备例如U盘或移动硬盘等设备连接到电子设备上，从而将该法律诉讼的文本发送给电子设备。相应的，电子设备便接收到用户发送的该法律诉讼的文本。
获取到法律诉讼的文本后，电子设备可以继续执行步骤S200。
步骤S200：通过预设的关键词分析引擎分析该法律诉讼的文本，以从该法律诉讼的文本中提取出该法律诉讼的关键词。
本实施例中，电子设备中预设了关键词分析引擎，该关键词分析引擎可以是语义分析引擎，又或者可以是中文分词引擎。此外，电子设备中还预设了用于调用该关键词分析引擎的API接口。那么通过API接口，便可以调用关键词分析引擎分析该法律诉讼的文本，以从该法律诉讼的文本中提取出该法律诉讼的关键词。比如，通过为语义分析引擎预设的API接口调用该语义分析引擎分析该法律诉讼的文本，便可以提取出法律诉讼的文本中的所有关键词；或者，通过为中文分词引擎预设的API接口调用该中文分词引擎分析该法律诉讼的文本，也可以提取出法律诉讼的文本中的所有关键词。
本实施例中，作为提取出关键词的一种示例性方式，由于法律诉讼的文本的格式是固定，故在法律诉讼的文本中请求事项所在的段落一般都会记录该法律诉讼核心内容，从而可以仅针对请求事项所在的段落进行关键词提取，以确保提取的关键词是有效词汇同时降低文本分析量。
具体的，电子设备在利用关键词分析法律诉讼的文本中请求事项所在的段落前，电子设备可以对法律诉讼的文本进行预处理，以确定出法律诉讼的文本中请求事项所在的段落。作为预处理的一种方式，由于请求事项所在的段落在法律诉讼的文本中的位置是固定的，比如请求事项所在的段落固定从法律诉讼的文本中的第3到5段，那么电子设备通过计算段落的方式可以从法律诉讼的文本中确定出请求事项所在的段落。作为预处理的另一种方式，由于“请求事项”与“事实和理由”各自所在段落开头部分的描述语言是固定，比如描述为“请求事项：XXXXXXXX”，以及为“事实和理由：XXXXXXXX”，那么电子设备可以利用关键字查找的方式，在法律诉讼的文本中查找“请求事项”和“事实和理由”这两个关键字。由于“请求事项”和“事实和理由”这两个关键字之间的段落即为请求事项所在的段落，因此通过查找到“请求事项”和“事实和理由”这两个关键字，便对应确定出请求事项所在的段落。
进一步的，在确定出请求事项所在的段落后，电子设备可以将该段落的所有内容从法律诉讼的文本提取出，再通过预设的API接口调用该语义分析引擎或者中文分词引擎分析该段落的所有内容，便可以提取出该段落中的所有关键词。电子设备再将提取出的所有关键词与预设的法律关键词匹配，便可以从提取出的所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，该匹配的关键词即为法律诉讼的关键词。
需要指出的，若提取关键词的目的是为了对预设的法律关键词进行更新，那么在提取出的所有关键词后，电子设备无需进行匹配，而可以采用人工的方式从所有关键词中筛选出新的法律关键词，并将其更新到预设的法律关键词中。
下面通过一个示例来进行说明。
若离婚起诉书中请求事项所在段落的内容为：
“一、判决原告与被告离婚；二、婚生儿子XXXX由原告抚养，抚养费由原告自行承担；三、各自经手的债务各自承担，各自债权各自处理”。
那么通过语义分析引擎或者中文分词引擎分析分析该内容后，所分割出的所有关键词可以为：
一、判决、原告、被告、离婚、二、婚生、儿子、XXXX、由、抚养、抚养费、自行、承担、三、各自、经手、的、债务、债权、处理。
然后，将这些关键词与预设的法律关键词匹配，可以确定出法律诉讼的关键词为“离婚”。
本实施例中，作为提取出关键词的另一种示例性方式，为实现后续能够更准确以及更全面的确定出相关的法律条文，电子设备可以对法律诉讼的文本进行全文的法律诉讼关键词提取。
需要指出的是，由于法律诉讼的文本中各段落都有各自的作用，因此各段落中的法律诉讼关键词所起的作用也各自相同。根据各段落中的法律诉讼关键词所起的作用，可以将法律诉讼的文本中的所有法律诉讼关键词总体上分为两类，一类是位于请求事项所在的段落中与法律诉讼的请求相关的关键词，另一类则是位于除请求事项以外的其它段落中与法律诉讼的描述相关的关键词。
进一步的，电子设备可以采用前述的方式，从法律诉讼的文本中确定出请求事项所在的段落，以及从该段落提取出与法律诉讼的请求相关的关键词。与此同时，电子设备也可以利用关键词分析引擎分析请求事项以外的其它段落，从其它段落提取出所有的关键词；电子设备再将从其它段落提取出所有的关键词与预设的法律关键词匹配，便可以从其它段落提取出所有的关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，该匹配的关键词即为与法律诉讼的描述相关的关键词。
继续对前述示例进行说明。
若对离婚起诉书中请求事项所在段落以外的其它段落进行关键词提取并匹配，电子设备可以确定出与法律诉讼的描述相关的关键词为“子女”。
提取出法律诉讼的关键词后，电子设备可以进一步执行步骤S300。
步骤S300：从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与该关键词匹配的法律条文。
本实施例中，若法律诉讼的关键词仅为针对请求事项所在的段落中提取出的关键词，那么电子设备可以将法律诉讼的关键词与预设的法律条文库中记录的各条文匹配，以从各条文中确定出与该法律诉讼的关键词匹配的法律条文，并将该法律条文推送给用户，以使用户获知。
若法律诉讼的关键词为与法律诉讼的请求相关的关键词和与法律诉讼的描述相关的关键词，那么电子设备通过将与法律诉讼的请求相关的关键词和与法律诉讼的描述相关的关键词均与各条文匹配，以从各条文中与法律诉讼的请求相关的关键词和法律诉讼的描述相关的关键词均匹配的法律条文，并将其推送给用户，以使用户获知。
需要说明的是，由于与法律诉讼的描述相关的关键词的准确度并没有与法律诉讼的请求相关的关键词那么高，故在将与法律诉讼的描述相关的关键词和各条文匹配过程中，无需所有与法律诉讼的描述相关的关键词都出现在同一法律条文中才认为是与该法律条文匹配，若所有与法律诉讼的描述相关的关键词中有超过阈值的关键词，比如超过50％的关键词出现在同一法律条文中则可以认为与该法律条文匹配。
继续对前述示例进行说明。
若将与法律诉讼的请求相关的关键词“离婚”和与法律诉讼的描述相关的关键词“子女”与各条文匹配，可以确定出匹配的法律条文为：
“《婚姻法》第三十七条，离婚后，一方抚养的子女，另一方应负担必要的生活费和教育费的一部或全部，负担费用的多少和期限的长短，由双方协议；协议不成时，由人民法院判决”。
请参阅图2，基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种电子设备 10，该电子设备10可以包括连接到客户端的通信接口11、用于执行程序指令的一个或多个处理器12、总线13、和不同形式的存储器14，例如，磁盘、 ROM、或RAM，或其任意组合。示例性地，计算机平台还可以包括存储在 ROM、RAM、或其他类型的非暂时性存储介质、或其任意组合中的程序指令。
存储器14用于存储程序，处理器12用于调用并运行存储器14中的程序以执行前述的法律条文的确定方法。
请参阅图3，基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种法律条文的确定装置100，该法律条文的确定装置100可以包括：
文本获取模块110，用于获取法律诉讼的文本；
文本分析模块120，用于通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。
可选的，所述文本分析模块120，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本，以提取出所述文本中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
可选的，所述文本分析模块120，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
需要说明的是，由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请一些实施例还提供了一种计算机可执行的非易失的程序代码的计算机可读储存介质，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该计算机可读存储介质上存储有程序代码，该程序代码被计算机运行时执行上述任一实施方式的法律条文的确定方法的步骤。
本申请实施例所提供的法律条文的确定方法的程序代码产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
综上所述，本申请实施例提供了一种法律条文的确定方法、装置及存储介质。通过关键词分析引擎自动提取出法律诉讼的文本中法律诉讼的关键词，以及再从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与该关键词匹配的法律条文，而这些法律条文即材料的诉讼点，从而实现了无需人工，高效率且低成本的从诉讼材料提取出诉讼点。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种法律条文的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取法律诉讼的文本；
通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；
从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。
2.根据权利要求1所述的法律条文的确定方法，其特征在于，通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词，包括：
通过所述关键词分析引擎分析所述文本，以提取出所述文本中的所有关键词；
从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
3.根据权利要求1所述的法律条文的确定方法，其特征在于，通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词，包括：
通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词；
从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
4.根据权利要求3所述的法律条文的确定方法，其特征在于，所述关键词分析引擎为语义分析引擎，通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词，包括：
通过为所述语义分析引擎预设的API接口调用所述语义分析引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
5.根据权利要求3所述的法律条文的确定方法，其特征在于，所述关键词分析引擎为中文分词引擎，通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词，包括：
通过预设的所述中文分词引擎分析所述段落，以提取出所述所有关键词。
6.根据权利要求1所述的法律条文的确定方法，其特征在于，从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文，包括：
从所述各条文中确定出与所述法律诉讼的请求相关的关键词和所述法律诉讼的描述相关的关键词均匹配的所述法律条文，其中，所述请求相关的关键词为从所述法律诉讼中请求事项所在的段落中提取出的关键词，所述描述相关的关键词为从所述法律诉讼中除所述请求事项以外的其它段落中提取出的关键词。
7.一种法律条文的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
文本获取模块，用于获取法律诉讼的文本；
文本分析模块，用于通过预设的关键词分析引擎分析所述文本，以从所述文本中提取出所述法律诉讼的关键词；从预设的法律条文库中记录的各条文中确定出与所述关键词匹配的法律条文。
8.根据权利要求7所述的法律条文的确定装置，其特征在于，
所述文本分析模块，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本，以提取出所述文本中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
9.根据权利要求7所述的法律条文的确定装置，其特征在于，
所述文本分析模块，用于通过所述关键词分析引擎分析所述文本中请求事项所在的段落，以提取出所述段落中的所有关键词；从所述所有关键词中确定出与预设的法律关键词匹配的关键词，其中，所述匹配的关键词为所述法律诉讼的关键词。
10.一种具有计算机可执行的非易失程序代码的计算机可读存储介质，其特征在于，所述程序代码使所述计算机执行如权利要求1-6任一权项所述的法律条文的确定方法。
Priority Applications (1)
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| CN201911423793.7A CN111178072A (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 一种法律条文的确定方法、装置及存储介质 |
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| CN201911423793.7A CN111178072A (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 一种法律条文的确定方法、装置及存储介质 |
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| CN111178072A true CN111178072A (zh) | 2020-05-19 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112148858A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-29 | 创新奇智(青岛)科技有限公司 | 一种合同的分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160314549A1 (en) * | 2015-04-22 | 2016-10-27 | Lex Machina, Inc. | Motion mapping and analytics |
| CN106815263A (zh) * | 2015-12-01 | 2017-06-09 | 北京国双科技有限公司 | 法律条文的搜索方法及装置 |
| CN109726275A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-07 | 重庆工商大学融智学院 | 应用于法律咨询服务的法律知识智能查询方法 |
| CN110334212A (zh) * | 2019-07-01 | 2019-10-15 | 南京审计大学 | 一种基于机器学习的领域性审计知识图谱构建方法 |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911423793.7A patent/CN111178072A/zh active Pending
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