CN111353079B - 一种电子证据解析建议系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及司法技术领域，具体涉及一种电子证据解析建议系统及方法，包括步骤：S1、输入电子证据；S2、按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；S3、解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；S4、对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；S5、根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量；S6、重复步骤S3‑S5，直到分析结果满足预设的要求。本发明基于当前证据分析的结果给出后续证据分析的建议，从而对每一步电子证据的解析过程进行反馈和修正，减轻了电子证据中的无用信息噪声对解析结果准确性的影响。

Description

一种电子证据解析建议系统及方法

技术领域

本发明涉及司法技术领域，具体涉及一种电子证据解析建议系统及方法。

背景技术

电子证据泛指以数字形式出示的任何形式的证据信息，电子数据是案件发生过程中形成的，以数字化形式存储、处理、传输的并能够证明案件事实的数据。可见，电子证据与电子数据在概念、内涵上可视为相同。随着技术的发展、电子产品的不断普及，电子数据的应用不断扩大。但是，不断的进行技术创新和产品变革为海量的电子证据的分析带来了新的挑战。

对此，文件CN109787971A提供了一种基于电子物证快速提取的数据分析系统，包括：手机通讯分析模块；手机通讯分析模块包括：统计分析图单元，其用于制定通联活动规律、分时段活动规律和平均每天通话时间规律统计图表，并对通联对端根据地区和与机主的社会关系进行分类；通讯录碰撞单元，其用于至少两个通讯录碰撞；通话记录单元，其用于对全部通话记录进行筛选查询，根据不同的案件分析维度，进行不同的查询条件筛选，得出对应的重点通话信息；短信单元，其用于通过提取手机银行短信中的消费信息。该发明基于电子物证快速提取的数据分析系统解决现有技术中因警务人员手动寻找电子物证而导致警务人员工作效率低的问题。

由于电子数据种类繁多，包括QQ记录、微信记录、博客、微博等；而且数量庞大，有的甚至以G为单位。限于采集证据的客观条件，这些电子证据中还存在大量的无用信息，这些无用的信息在进行分析时会成为噪声，影响分析的精度与效率。现有技术对这些海量的电子数据进行解析时，并没有修正的机制用来减轻电子证据中的噪声对准确性的影响。

发明内容

本发明提供一种电子证据解析建议方法解决了现有技术中对电子证据进行分析没有修正机制的技术问题。

本发明提供的基础方案为：一种电子证据解析建议方法，包括步骤：S1、输入电子证据；S2、按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；S3、解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；S4、对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；S5、根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量；S6、重复步骤S3-S5，直到分析结果满足预设的要求。

本发明的工作原理在于：基于当前证据分析的结果给出后续证据分析的建议，从而对每一步电子证据的解析过程进行反馈和修正。本发明的有优点在于：通过对每一步电子证据的解析过程进行修正、反馈，减轻了电子证据中的无用信息噪声对解析结果准确性的影响

本发明在现有技术基础上在电子证据分析过程中加入了一个调整机制，使得每一步电子证据的解析都有章可循，这样有效地提高了电子证据解析的准确性和效率。

进一步，步骤S1具体包括：S11、输入电子证据；S12、提取出录音、视频等非文本形式的电子数据；S13、将录音、视频等非文本形式的电子数据转化为文本形式的电子数据。由于电子证据除了文档，还包括图片、音视频等非文本形式的电子文件，将录音、视频等非文本形式的电子证据转化为文本形式的电子证据便于分析、处理。

进一步，步骤S2具体包括：S21、对电子证据进行聚类，形成若干类别；S22、提取每个类别中电子证据的时间特征；S23、按照时间先后顺序对每个类别中的电子证据排序。电子证据的种类繁多，通过聚类可以将具有相同特征的电子证据划分到同一类，这样可以减少人为分类的类别，从而便于分析、处理。通过时间特征对电子证据进行排序，便于理清案件事实的前因后果。

进一步，步骤S3具体包括：S31、根据案件的复杂程度预设数量；S32、提取证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；S33、解析电子证据。面对数量庞多的电子证据，如果同时一并进行分析，不仅效率低下，其中的无用信息也会极大地影响分析结果的准确性。因此，分批进行处理，根据案件的难易实际情况，优先选取一定数量的证明力较强的且发送时间较先的证据进行解析，可以降低无用信息形成的噪声对分析结果的影响。

进一步，步骤S4具体包括：S41、确定时间步长；S42、对每个时间步长的电子证据数据进行过滤；S43、抽取每个时间步长中的关键特征；S44、将关键特征排列成证据链；S45、根据证据链的完整程度生成分析结果。通常电子证据都包含大量的内容，如果直接依照时间的先后顺序排列成证据链，由于无用信息噪声的影响，难以直接观察处事实。将时间分为若干个时间步长，将无用部分去掉，然后根据每个时间步长中的关键特征生成证据链，有利于理清案件的内在逻辑、大概勾勒出案件的事实。

进一步，步骤S5具体包括：S51判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别；若不缺乏关键事实，进行步骤S52；S52、判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点；若不存在较长的时间空窗期，进行步骤S53；S53、根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量。这样根据分析结果依次确定接下来解析证据的类别、时间与数量，层次分明、逻辑清楚；而且综合考虑了各方面的影响，既可以对电子证据的解析过程起到修正和反馈的作用、降低无用信息噪声的影响，又可以缓解服务器的压力、降低内存与CPU的要求。

本发明还提供一种电子证据解析建议系统，包括：输入模块，用于输入电子证据；排序模块，用于按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；解析模块，用于解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；分析模块，用于对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；调整模块，用于根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量。

对每一步电子证据的解析过程进行反馈和修正，减轻了电子证据中的无用信息噪声对解析结果准确性的影响。

进一步，解析模块包括：预设单元，用于根据案件的复杂程度预设数量；提取单元，用于提取证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；解析单元，用于解析电子证据。

这样分批进行处理，先选取一定数量的证明力较强的且发送时间较先的证据进行解析，可以降低无用信息形成的噪声对分析结果的影响。

进一步，分析模块包括：时间单元，用于确定时间步长；过滤单元，用于对每个时间步长的电子证据数据进行过滤；特征单元，用于抽取每个时间步长中的关键特征；排列单元，用于将关键特征排列成证据链；结果单元，用于根据证据链的完整程度生成分析结果。

通过把时间分为若干个时间步长，将无用部分去掉，然后根据每个时间步长中的关键特征生成证据链，有利于理清案件的内在逻辑。

进一步，调整模块包括：第一单元，用于判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别；第二单元，用于判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点；第三单元，用于根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量。

这样可以综合考虑了各方面的影响，既可以对电子证据的解析过程起到修正和反馈的作用、降低无用信息噪声的影响，又可以缓解服务器的压力、降低内存与CPU的要求。

附图说明

图1为本发明一种电子证据解析建议方法实施例的流程图。

图2为本发明一种电子证据解析建议系统实施例的系统框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细的说明：

实施例1

本发明一种电子证据解析建议方法实施例基本如附图1所示：包括步骤：S1、输入电子证据；S2、按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；S3、解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；S4、对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；S5、根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量；S6、重复步骤S3-S5，直到分析结果满足预设的要求。

本实施例中，张三与李四存在水泥买卖合同纠纷，大致内容如下：“…张三于2010年6月1日向李四购买河沙5吨，于当日签订了河沙买卖合同，合同约定15日内李四将河沙保质保量运到张三家附近的石坝处，张三收到河沙时一次性付款。2010年6月16日，李四将河沙运到张三家附近的石坝处时，要求张三支付河沙价款2万元。张三表示暂时没有钱，愿意出具2万元的欠条交于李四，并表示6月底付清欠款，期间按照银行同期利率支付利息，李四表示同意。2010年7月1日，李四手持欠条前往张三住处，要求支付欠款与利息。张三表示生意亏损至今，尚无利润可以还债，而且6月28日跟王五借了4万元，并将借条出示于李四看。李四表示，张三有赖账嫌疑，并告知张三在签订合同与欠条时，都用手机进行了录音与录像。张三见状，表示马上还钱，但是需要三天时间准备…”

李四的法律意识比较强，从前期磋商到合同的签订，再到合同的履行，都留存有相应的证据，且这些证据都以电子数据的形式留存。比如说，张三与李四签订水泥买卖合同，一式两份；李四为了防止纠纷并留存证据，不仅复印了合同文本，还采用拍照或者扫描的方式将合同文本的电子版存在手机里。

S1，将与水泥买卖合同相关的电子证据都输入到系统。这些电子证据包括：合同文本、发票、欠条、借条；证人证言的语音、视频，证人签字的证言文本；微信、QQ、通话记录；对话录音、谈判录像等。为了后续便于分析、处理，需要将非文本形式的电子数据提取出来，将非文本形式的电子数据转化为文本形式的电子数据。比如说，合同文本、发票、欠条、借条如果是word.doc格式，系统就可以直接识别里面的内容。如果合同文本、发票、欠条、借条、证人签字的证言文本都是李四采用手机拍照的照片，比如jpg、png格式，系统并不能直接识别出这些照片中的内容。这就需要将照片中的内容提取出来，并整理成系统能够直接识别到其中的内容的格式。比如说，采用OCR软件识别照片中的文字，然后将识别出的文字以word.doc格式输出，这样系统就可以识别出这些照片中的内容。类似的，如果微信、QQ、通话记录是李四以截屏的形式保存的图片，也采用OCR软件识别图片中的文字，然后将识别出的文字以word.doc格式输出。另外，对话录音、谈判录像中的语音，采用迅捷文字语音转换器，将其中的语音转换为文字，然后以word.doc格式输出。

S2，系统按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序。为了减少人为分类的类别数量，便于分析、处理，需要先去除没有实际含义的停用词，比如“很高兴与你合作”等感叹词、语气词；然后对电子证据进行聚类，形成若干类别。具体包括：步骤一，输入提取电子证据的关键字；步骤二，随机选取K个关键字作为初始的聚类中心；步骤三，把每个关键字分配给距离它最近的聚类中心；步骤四，重新计算聚类中心；若收敛，输出聚类结果；若不收敛，执行步骤二。比如，这样就可把“借条、欠条”归到“债务凭证”这个类别，因为“借条”和“欠条”本质上都属于债务凭证。聚类的详细步骤可参考现有技术。聚类完毕后，提取每个类别中电子证据的时间特征。比如，“债务凭证”这个类别中，张三向李四交付欠条的时间：2010年6月16日，张三向王五交付借条的时间：2010年6月28日。为便于理清案件事实的前因后果，按照时间先后顺序对每个类别中的电子证据排序。比如，2010年6月16日：张三向李四交付欠条→2010年6月28日：张三向王五交付借条。

S3，解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据。证据的证明力是指证据对待证事实证明的强弱程度，也即证据在多大程度上对待证事实有证明作用。不同的证据在不同的案件中的证明力也不同，比如合同文书，在刑事案件中的证明力通常不如在民事案件中的证明力强。因此，对于每个类型的案件，可以通过人为设置电子证据的证明力的强弱顺序。比如，本实施例中，张三与李四为合同纠纷，将电子证据的证明力的强弱顺序设定为：录音、视频类＞合同类＞债务凭证类＞证人证言类…因此，应当优先解析录音、视频类证据。另外，根据案件的复杂程度预设数量。本实施例中，张三与李四的河沙买卖合同纠纷权利义务比较简单、所涉及的金额较小，可将预设数量为3，也就是说首先解析录音、视频类证据中时间排序在前三位的电子证据。比如，2010年6月1日：双方签订河沙买卖合同的现场录音(证据A)，2010年6月16日：张三开出2万元欠条的现场视频(证据B)，2010年7月1日：李四要求支付欠款与利息的现场录音(证据C)，这三个电子证据就应该被解析。

S4，对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果。为便于将无用部分去掉，需要先确定时间步长，也就是分析电子证据的单个时间段。比如说，如果时间步长被确定为30天，该时间段就包括证据A、证据B和证据C，如果时间步长被确定为20天，该时间段就包括证据A和证据B，如果时间步长被确定为15天，该时间段就只包括证据A。本实施例中，时间步长被确定为15天，就包括6月1日-6月15日(证据A)、6月16日-6月30日(证据B)、7月1日-7月15日(证据C)三个时间段。然后对每个时间步长的电子证据数据进行过滤，去掉没有意义的部分，比如磋商时客套的寒暄话语。接着，抽取每个时间步长中的关键特征，比如证据A中“2010年6月16日：李四将河沙运到张三家附近的石坝处”。每个时间步长中的关键特征都被抽取后，将关键特征排列成证据链，并根据证据链的完整程度生成分析结果。比如，2010年6月1日：签订河沙买卖合同→2010年6月16日：李四将河沙运到张三家附近的石坝处，张三出具欠条→2010年6月28日：张三向王五借款→2010年7月1日：李四持欠条到张三处请求付款…可见，该证据链完整，但是还缺乏某些关键事实。比如说，2010年6月16日李四运到张三家附近的石坝处的河沙的质量是否达到合同约定的标准，如果没有达到合同约定的标准，张三不付款乃是行使同时履行抗辩权，在民法上是合法行为。

S5、根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量。首先，判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别。如前所述，缺乏2010年6月16日李四运到张三家附近的石坝处的河沙的质量是否达到合同约定的标准的关键事实，而这部分关键事实是非常重要的，直接影响张三和李四的法律责任。因此，接下来应当解析录音、视频类、合同文本类电子证据，因为这些证据可能含有双方关于河沙质量的约定的关键信息。比如，张三和李四在合同中提到了“通常标准”，那么李四运到张三家附近的石坝处的河沙就必须能够满足通常的建筑用途。若不缺乏关键事实，则判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点。在某个时间段内，若解析出的证据显示双方当事人没有任何行为，则该时间段就为空窗期。标准可以人为根据实际情况进行设定，某些合同履行周期长，空窗期就相应长一些；某些合同履行周期短，空窗期就相应短一些。比如说，空窗期设为15天，6月1日-6月15日这个期间内系统没有解析出任何证据，那么筛选出位于6月1日-6月15日这个期间的电子证据。若不存在较长的时间空窗期，根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量；若CPU使用率高，就确定较少的要解析的证据的数量；若CPU使用率低，就确定较多的要解析的证据的数量。

实施例2

基于实施例1所述的一种电子证据解析建议方法，本发明还提供一种电子证据解析建议系统，如附图2所示，包括输入模块、排序模块、解析模块、分析模块和调整模块。

输入模块，用于输入电子证据；排序模块，用于按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；解析模块，用于解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；分析模块，用于对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；调整模块，用于根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量。

其中，解析模块包括：预设单元，用于根据案件的复杂程度预设数量；提取单元，用于提取证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；解析单元，用于解析电子证据。

其中，分析模块包括：时间单元，用于确定时间步长；过滤单元，用于对每个时间步长的电子证据数据进行过滤；特征单元，用于抽取每个时间步长中的关键特征；排列单元，用于将关键特征排列成证据链；结果单元，用于根据证据链的完整程度生成分析结果。

其中，调整模块包括：第一单元，用于判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别；第二单元，用于判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点；第三单元，用于根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量。

实施例3

与实施例2不同之处仅在于，分析模块还包括漏洞单元、风险单元、建议单元和学习单元；漏洞单元用于以时间差检查证据链是否存在漏洞；并将漏洞信息发送给风险单元；风险单元用于接收漏洞信息，根据漏洞信息评估是否存在法律风险；并将法律风险信息发送到建议单元；建议单元用于接收法律风险信息，并根据该法律风险信息生成建议；学习单元用于对漏洞检查、法律风险信息评估和建议生成过程进行学习。

本实施例中，漏洞单元根据时间差检查证据链中的漏洞。比如说，李四表示6月14日出发，于6月16日将河沙运到张三家处。但是，通常情况下李四运送河沙到张三处大约需要3天时间，而李四只花了2天。可见李四的陈述存在漏洞，漏洞单元将不符合时间差这一漏洞信息发送到风险单元。风险单元接收到这一漏洞信息后，评估其法律风险，即李四可能没有履行交付河沙的义务，并将这一风险信息发送到建议单元。建议单元收到风险信息后，提示补充相关的证据。比如说，李四是否更换了新的运输车辆，导致运输的速度加快；期间路况是否拥堵；高速收费站是否有相关的记录等。学习单元则对上述漏洞检查、法律风险信息评估和建议生成过程进行学习。比如说，对时间差的具体数值进行优化。

电子证据的证明力的强弱顺序是“因案而异”的，不能简单地进行人为设定。对于一个电子证据而言，能够证明的某个案件事实可能是多方面的，不同方面的证明力的强弱可能并不一样。比如说，对于张三和李四签订的合同而言，既可以证明合同的签订的时间，也可以证明合同的当事人，还可以证明张三和李四之间的权利义务关系。但是，就证明力的强弱而言，该合同对张三和李四之间的权利义务关系的证明力明显大于对签订时间的证明力。这是因为，权利义务关系是“白纸黑字”，绝大多数情况下反映了当事人的真实意愿；而合同的签订时间，实践中由于某些因素(比如说，方便融资或者贷款)经常出现落笔时间和实际的签订时间不一致的情况。

另外，对于一个电子证据而言，可以证明多个案件中的事实，但对不同的案件证明力的强弱也可能不同。比如说，就张三和李四签订合同的当日(6月1日)而言，难以证明合同上的落笔日期与当日相符合。倘若，有人指控张三在6月1日犯了盗窃罪，那么张三不在场的证据就相当充分。因此，对电子证据而言，要将多项证据组合起来，检查是否存在漏洞；倘若存在漏洞，则针对性的进行风险分析，并给出建议。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (6)

1.一种电子证据解析建议方法，其特征在于，包括步骤：

S1、输入电子证据；

S2、按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；

S3、解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；

S4、对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；

S5、根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量；

S6、重复步骤S3-S5，直到分析结果满足预设的要求；

步骤S4具体包括：

S41、确定时间步长；

S42、对每个时间步长的电子证据数据进行过滤；

S43、抽取每个时间步长中的关键特征；

S44、将关键特征排列成证据链；

S45、根据证据链的完整程度生成分析结果；

步骤S5具体包括：

S51、判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别；若不缺乏关键事实，进行步骤S52；

S52、判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点；若不存在较长的时间空窗期，进行步骤S53；

S53、根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量。

2.根据权利要求1所述的电子证据解析建议方法，其特征在于，步骤S1具体包括：S11、输入电子证据；S12、提取出录音、视频等非文本形式的电子数据；S13、将录音、视频等非文本形式的电子数据转化为文本形式的电子数据。

3.根据权利要求2所述的电子证据解析建议方法，其特征在于，步骤S2具体包括：S21、对电子证据进行聚类，形成若干类别；S22、提取每个类别中电子证据的时间特征；S23、按照时间先后顺序对每个类别中的电子证据排序。

4.根据权利要求3所述的电子证据解析建议方法，其特征在于，步骤S3具体包括：S31、根据案件的复杂程度预设数量；S32、提取证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；S33、解析电子证据。

5.一种电子证据解析建议系统，其特征在于，包括：

输入模块，用于输入电子证据；

排序模块，用于按照证明力的强弱对电子证据进行分类，并按照时间先后顺序对分类后的电子证据排序；

解析模块，用于解析证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；

分析模块，用于对解析后的电子证据进行分析并生成证据链，根据证据链生成分析结果；

调整模块，用于根据分析结果确定接下来解析证据的类别、时间与数量；

分析模块包括：

时间单元，用于确定时间步长；

过滤单元，用于对每个时间步长的电子证据数据进行过滤；

特征单元，用于抽取每个时间步长中的关键特征；

排列单元，用于将关键特征排列成证据链；

结果单元，用于根据证据链的完整程度生成分析结果；

调整模块包括：

第一单元，用于判断证据链是否缺乏关键事实：若缺乏关键事实，根据关键事实的重要程度确定要解析的证据类别；

第二单元，用于判断证据链是否存在较长的时间空窗期：若存在较长的时间空窗期，根据空窗期的时间段确定要解析的证据的时间起点与终点；

第三单元，用于根据服务器的CPU使用情况确定要解析的证据的数量。

6.根据权利要求5所述的电子证据解析建议系统，其特征在于：解析模块包括：

预设单元，用于根据案件的复杂程度预设数量；

提取单元，用于提取证明力最强类别中、时间靠前的预设数量的电子证据；

解析单元，用于解析电子证据。

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