CN113656571A - 一种基于人工智能的法律咨询检索方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的法律咨询检索方法及系统，属于大数据处理的技术领域，该方法包括：S1：建立法律文书数据库、裁判文书数据库和法律问答数据库；S2：选择用户需求模式，并根据不同的用户需求模式调用不同的工作指令，通过不同的工作指令分别对应的法律文书数据库、裁判文书数据库或法律问答数据库；S3：根据不同工作指令运行呈现结果，以达到简化法律咨询的难度和综合利用资源的目的。

Description

一种基于人工智能的法律咨询检索方法及系统
技术领域
本发明属于大数据处理的技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的法律咨询检索方法及系统。
背景技术
随着社会的进步，人们的法律意识不断提高，人们开始采用司法途径维护自身的合法权益，那如何才能确保自身的合法权益呢？这就促使法律咨询服务的出现。现有的法律咨询包括当面咨询、电话咨询和网络咨询，其中，当面咨询需咨询人到法律机构进行咨询，往往局限于时间和地点；电话咨询是咨询人在工作时间内给法律专家或法律机构拨打电话进行咨询，这种咨询方式不受地点的限制，但在时间方面仍有限制，另外两者通过电话沟通这需要咨询人清楚的表述咨询问题，被咨询人清楚的表述回答内容；由于网络咨询不受时间和地点的限制，因此网络咨询成为当下最方便的法律咨询方式。
目前，对于法律咨询多停留在上述方式的咨询，其一般是采用的线上一对一的方式进行咨询，并针对咨询的问题进行一对一的解答，该种服务方式存在耗时较长、资源整合度低以及咨询费用偏高的问题。
发明内容
鉴于此，为了解决现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的法律咨询检索方法及系统以达到简化法律咨询的难度和综合利用资源的目的。
本发明所采用的技术方案为：一种基于人工智能的法律咨询检索方法，该方法包括：
S1：建立法律文书数据库、裁判文书数据库和法律问答数据库；
S2：选择用户需求模式，并根据不同的用户需求模式调用不同的工作指令，通过不同的工作指令分别对应的法律文书数据库、裁判文书数据库或法律问答数据库；
S3：根据不同工作指令运行呈现结果。
进一步地，所述用户需求模式分别为法律文书模式、裁判文书模式和法律问答模式。
进一步地，所述用户可通过语音指令或触控指令的方式选择不同的用户需求模式。
进一步地，所述法律文书模式的运行方法如下：
A1：接收用户输入的关键词；
A2：根据关键词与法律文书数据库中的法律法规条文进行匹配比对，从法律文书数据库中选择相关的法律条文以形成最小化的精确法规集群；
A3：将最小化的精确法规集群通过检索结果窗口呈现给用户。
进一步地，所述裁判文书模式的运行方法如下：
B1：接收用户输入的关键词；
B2：根据关键词与裁判文书数据库中的法律裁判摘要进行匹配比对，从裁判文书数据库中选择相关的裁判文书以形成裁判文书集群；
B3：将裁判文书集群中各个裁判文书的标题提取后，通过检索结果窗口呈现给用户。
进一步地，所述法律问答模式的运行方法如下：
C1；接收用户输入的法律问题；
C2：对法律问题进行分词处理，并基于深度卷积神经网络对用户咨询的法律问题进行智能判断；
C3：将法律问题与法律问答数据库的解答条文进行匹配比对，从法律问答数据库中选择相关的解答条文以形成解答条文集群；
C4：将解答条文集群中各个解答条文通过检索结果窗口呈现给用户。
进一步地，在步骤C3中，通过双向长短期记忆神经网络分别对法律问题和解答条文进行建模，建模后，通过对法律法规、裁判文书以及律师的专业法律解答进行机器学习，以实时更新法律问答数据库。
进一步地，所述法律咨询检索方法还包括：
S4：对选择的用户需求模式进行访问统计，根据访问统计获取用户所偏好的模式，并生成相应的分析报告。
在本发明中还提供了一种基于人工智能的法律咨询检索系统，所述系统包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序代码；所述处理器，用于调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行如上述所述的基于人工智能的法律咨询检索方法。
本发明的有益效果为：
1.采用本发明所提供的基于人工智能的法律咨询检索方法及系统，其通过对法律法规检索、裁判文书检索以及法律咨询的集成整合，能在满足公众对法律法规、裁判文书的有效检索下，还能够对法律问题进行实时咨询，且该咨询过程是通过在数据库中直接调取以往的法律解答案例，能够在较大程度上缓解相关法律工作人员的工作强度，同时，还能够降低公众的咨询费用，且由于法律问答数据库的数据是不断更新的，其能够确保对公众问题解答的准确性和有效性。
附图说明
图1是本发明所提供的基于人工智能的法律咨询检索方法的整体工作框架图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
实施例1
在本实施例中具体公开了一种基于人工智能的法律咨询检索方法，如图1所示，该方法包括：
S1：建立法律文书数据库、裁判文书数据库和法律问答数据库，用户可通过语音指令或触控指令的方式选择不同的用户需求模式。其中，对于语音指令由第三方提供的科大讯飞软件所实现；对于触控指令由装于终端上的触控屏所实现。
S2：选择用户需求模式，用户需求模式分别为法律文书模式、裁判文书模式和法律问答模式，其中，法律文书模式、裁判文书模式和法律问答模式分别用于满足用户的法律法规文书、裁判文书以及法律咨询的业务需求，并根据不同的用户需求模式调用不同的工作指令，通过不同的工作指令分别对应的法律文书数据库、裁判文书数据库或法律问答数据库，以分别在法律文书数据库、裁判文书数据库或法律问答数据库中调取数据。在本实施例中，对于不同的运行模式其具体的运行逻辑为：
①在实际应用时，法律文书模式的运行方法如下：
A1：接收用户输入的关键词；
A2：根据关键词与法律文书数据库中的法律法规条文进行匹配比对，可采用现有的检索引擎作为技术支持，从法律文书数据库中选择相关的法律条文以形成最小化的精确法规集群；
A3：将最小化的精确法规集群通过检索结果窗口呈现给用户，用户在检索结果窗口寻找符合自己要求的法律条文。
②在实际应用时，裁判文书模式的运行方法如下：
B1：接收用户输入的关键词；
B2：根据关键词与裁判文书数据库中的法律裁判摘要进行匹配比对，从裁判文书数据库中选择相关的裁判文书以形成裁判文书集群；
B3：将裁判文书集群中各个裁判文书的标题提取后，通过检索结果窗口呈现给用户，用户在检索结果窗口寻找符合自己要求的裁判文书。
③在实际应用时，对于法律问答模式的运行方法如下：
C1；接收用户输入的法律问题；
C2：对法律问题进行分词处理，并基于深度卷积神经网络对用户咨询的法律问题进行智能判断，以准确识别用户所提出的法律问题；
C3：将法律问题与法律问答数据库的解答条文进行匹配比对，从法律问答数据库中选择相关的解答条文以形成解答条文集群；在步骤C3中，通过双向长短期记忆神经网络分别对法律问题和解答条文进行建模，建模后，通过对法律法规、裁判文书以及律师的专业法律解答进行机器学习，以实时更新法律问答数据库，同时，对于用户所提出的法律问题能够实时匹配最接近、最准确的解答条文。
C4：将解答条文集群中各个解答条文通过检索结果窗口呈现给用户，用户在检索结果窗口寻找符合自己要求的解答条文。
S3：根据不同工作指令运行呈现结果，以满足用户对法律检索、裁判文书检索以及法律咨询的使用需求，在整个过程中，对资源进行高度整合，能够大大减少人力资源成本，并及时满足用户的法律需求。
S4：对选择的用户需求模式进行访问统计，根据访问统计获取用户所偏好的模式，并生成相应的分析报告，该分析报告有助于进一步降低立法、执法、司法和法律服务工作成本，完善了国家公共法律服务基础建设，为法律工作者和民众提供优质、高效、精准的一站式法律咨询服务，有助于提升社会法治水平，全面推进依法治国。
实施例2
在本发明中还提供了一种基于人工智能的法律咨询检索系统，所述系统包括存储器和处理器，处理器可采用STM32单片机来实现；所述存储器，用于存储程序代码；所述处理器，用于调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行如上述实施例1中所述的基于人工智能的法律咨询检索方法。
需要说明的是，流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，该方法包括：
S1：建立法律文书数据库、裁判文书数据库和法律问答数据库；
S2：选择用户需求模式，并根据不同的用户需求模式调用不同的工作指令，通过不同的工作指令分别对应的法律文书数据库、裁判文书数据库或法律问答数据库；
S3：根据不同工作指令运行呈现结果。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述用户需求模式分别为法律文书模式、裁判文书模式和法律问答模式。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述用户可通过语音指令或触控指令的方式选择不同的用户需求模式。
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述法律文书模式的运行方法如下：
A1：接收用户输入的关键词；
A2：根据关键词与法律文书数据库中的法律法规条文进行匹配比对，从法律文书数据库中选择相关的法律条文以形成最小化的精确法规集群；
A3：将最小化的精确法规集群通过检索结果窗口呈现给用户。
5.根据权利要求2所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述裁判文书模式的运行方法如下：
B1：接收用户输入的关键词；
B2：根据关键词与裁判文书数据库中的法律裁判摘要进行匹配比对，从裁判文书数据库中选择相关的裁判文书以形成裁判文书集群；
B3：将裁判文书集群中各个裁判文书的标题提取后，通过检索结果窗口呈现给用户。
6.根据权利要求2所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述法律问答模式的运行方法如下：
C1；接收用户输入的法律问题；
C2：对法律问题进行分词处理，并基于深度卷积神经网络对用户咨询的法律问题进行智能判断；
C3：将法律问题与法律问答数据库的解答条文进行匹配比对，从法律问答数据库中选择相关的解答条文以形成解答条文集群；
C4：将解答条文集群中各个解答条文通过检索结果窗口呈现给用户。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，在步骤C3中，通过双向长短期记忆神经网络分别对法律问题和解答条文进行建模，建模后，通过对法律法规、裁判文书以及律师的专业法律解答进行机器学习，以实时更新法律问答数据库。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的法律咨询检索方法，其特征在于，所述法律咨询检索方法还包括：
S4：对选择的用户需求模式进行访问统计，根据访问统计获取用户所偏好的模式，并生成相应的分析报告。
9.一种基于人工智能的法律咨询检索系统，其特征在于，所述系统包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序代码；所述处理器，用于调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行如权利要求1-8任意一项所述的基于人工智能的法律咨询检索方法。
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