CN116451660B - 一种法律文本专业性审查与智能批注系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及法律文本审查批注技术领域，具体公开了一种法律文本专业性审查与智能批注系统，所述系统包括操作终端、服务器及服务终端；所述服务器包括：抓取匹配模块，用于抓取对应审查文本及批注；数据抽取模块，用于抓取文本中重要词汇及专业性文本数据；审核批注模块，用于将对应审查文本和批注及重要词汇和专业性文本数据输入至强化学习策略中，获得文本审查的最优批注结果；比对判断模块，用于将最优批注结果中的风险审查批注点与批注库内容进行比对判断，并将比对结果添加在最优批注结果上；法务审核模块，用于将比对结果添加后的最优批注结果交由法务进行审核，获得审核完成的法律文书。
Description
技术领域
本发明涉及法律文本审查批注技术领域，具体为一种法律文本专业性审查与智能批注系统。
背景技术
法律文本专业性审查是编写法律文书最为重要的环节，其目的是为了确保法律流程的真实性、合法性、有效性以及法律文书的准确、完备、可用，智能批注是法律专业性审查的辅助技术手段，可以有效规避文本审查中可能出现的各种风险点。
法律文本专业性审核是根据委托人的诉求定制一份符合流程与规范的法律文书，涉及专业细节的关键内容主要是由资深律师人工审查与手动标注，但面对大量法律文书审核场景，人工审核与批注效率低、成本高、时间长、流程复杂。
发明内容
本发明的目的在于提供一种法律文本专业性审查与智能批注系统，解决以下技术问题：
如何能够实现法律文本的内容阅读理解与智能批注，提供能够提升法务工作人员专业度与工作效率的系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种法律文本专业性审查与智能批注系统，所述系统包括操作终端、服务器及服务终端；
所述操作终端用于供用户上传待审法律文档；
所述服务器包括：
抓取匹配模块，与所述操作终端连接，用于抓取待审法律文档名称并将其进行匹配获取匹配信息，根据匹配信息抓取对应审查文本及批注；
数据抽取模块，与所述操作终端连接，用于根据事件抽取技术，按照预先定义的事件模式对待审法律文档文本进行数据抽取操作，抓取文本中重要词汇及专业性文本数据；
审核批注模块，分别与所述抓取匹配模块及数据抽取模块连接，用于将对应审查文本和批注及重要词汇和专业性文本数据输入至强化学习策略中，获得文本审查的最优批注结果；
比对判断模块，与所述审核批注模块连接，用于将最优批注结果中的风险审查批注点与批注库内容进行比对判断，并将比对结果添加在最优批注结果上；
法务审核模块，与所述比对判断模块连接，用于将比对结果添加后的最优批注结果交由法务进行审核，获得审核完成的法律文书；
所述服务终端用于向用户提供审核完成的法律文书。
进一步地，所述抓取匹配模块抓取对应审查文本及标注信息的过程包括：
抓取待审法律文档名称；
将待审法律文档名称与细分合同类目所属的核心词汇进行匹配，获取匹配的合同类目及核心词汇；
根据匹配的合同类目及核心词汇抽取n条对应审查文本与批注。
进一步地，所述审核批注模块工作的过程包括：
将抓取匹配模块获取的对应审查文本与批注依次进行数据解析及规则提取；
将规则提取后的待处理数据输入至强化学习策略中，形成文本批注库；
根据数据抽取模块获取的重要词汇和专业性文本数据输入到强化学习策略中进行匹配，获得文本审查的最优批注结果；
将对应审查文本与批注作为训练文本进行收集。
进一步地，所述强化学习策略训练的过程包括：
使用最近策略优化强化学习策略来获取最优批注结果，所述最近策略优化包括：
S1、收集审查文本及其批注数据，采用人工标注完成设定的审查文本与批注结果，利用审查文本与批注结果进行GPT-3有监督的训练；
S2、基于收集的对应审查文本及标注信息，进行前向推理获得多个模型的输出结果，通过人工标注对模型输出结果进行标注，用标注数据来训练reward反馈模型；
S3、输入待审核的文本，通过policy策略网络生成输出结果，并通过reward反馈模型计算反馈，将反馈内容作用于policy策略网络，并反复计算，获取最优待审查文本与批注结果对。
进一步地，所述合同类目及核心词汇的匹配过程包括：
根据法律文本的类别设置若干组合同类目，将核心词汇根据合同类目设置关联性系数；
通过公式计算获取的核心词汇与第i组合同类目的匹配值Coi；
N为核心词汇的数量；j∈[1，N]；αij为第j个核心词汇相对第i组合同类目的关联性系数；xj为第j个核心词汇的重要性系数；
选取匹配值Coi中的最大值对应的合同类目，并获取该合同类目所属的核心词汇。
进一步地，所述关联性系数αij的获取过程包括：
获取第j个核心词汇在第i组合同类目中每个文本中出现的平均概率pij及平均频次nij；
通过公式计算出关联值yij；
将关联值yij分别与预设阈值区间进行比对，获得关联值yij落入的阈值区间及阈值区间对应的系数A；
关联性系数αij＝A。
进一步地，对应审查文本与批注进行数据解析及规则提取的过程包括：
将对应审查文本与批注进行数据解析，获得结构化数据；
预先由法务人员制定的审查、批注准则及流程确定规则提取模型；
将结构化数据按照规则提取模型获得专业文本和核心词汇及数字、符号、图片和表格内容；
对数字、符号、图片和表格内容涉及内容进行分析计算，直接匹配获得对应的批注信息。
本发明的有益效果：
(1)本发明通过融合性能稳定的强化学习、文本分析、自然语言处理技术和大数据技术等，利用强化学习方法从专业法务的反馈中学习，实现文本的智能阅读理解，对法律文本专业性以及流程内容精准定位，并链接生成对应的审查结果与材料缺失等批注。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明法律文本专业性审查与智能批注系统的概要框示意图；
图2是本发明法律文本专业性审查与智能批注系统流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种法律文本专业性审查与智能批注系统，所述系统包括操作终端、服务器及服务终端；
所述操作终端用于供用户上传待审法律文档；
所述服务器包括：
抓取匹配模块，与所述操作终端连接，用于抓取待审法律文档名称并将其进行匹配获取匹配信息，根据匹配信息抓取对应审查文本及批注；
数据抽取模块，与所述操作终端连接，用于根据事件抽取技术，按照预先定义的事件模式对待审法律文档文本进行数据抽取操作，抓取文本中重要词汇及专业性文本数据；
审核批注模块，分别与所述抓取匹配模块及数据抽取模块连接，用于将对应审查文本和批注及重要词汇和专业性文本数据输入至强化学习策略中，获得文本审查的最优批注结果；
比对判断模块，与所述审核批注模块连接，用于将最优批注结果中的风险审查批注点与批注库内容进行比对判断，并将比对结果添加在最优批注结果上；
法务审核模块，与所述比对判断模块连接，用于将比对结果添加后的最优批注结果交由法务进行审核，获得审核完成的法律文书；
所述服务终端用于向用户提供审核完成的法律文书。
通过上述技术方案，请参阅附图2所示，本实施例通过设置操作终端、服务器和服务终端来完成整体的审查及批注流程，其中，操作终端与服务器通过网络相连接，服务终端与服务器通过网络相连接；另外，服务器包括抓取匹配模块、数据抽取模块、审核批注模块、比对判断模块及法务审核模块，在操作终端受到待审核文档后，首先抓取匹配模块会抓取待审法律文档名称并将其进行匹配获取匹配信息，根据匹配信息抓取对应审查文本及批注；同时数据抽取模块会根据事件抽取技术，按照预先定义的事件模式对待审法律文档文本进行数据抽取操作，抓取文本中重要词汇及专业性文本数据；包括但不限于风险点相关事件提及、事件触发词(Event Trigger)、实践论元(Event Argument)、论元角色(ArgumentRole)等；然后通过审核批注模块接收对应审查文本和批注及重要词汇和专业性文本数据，并输入至强化学习策略中，获得文本审查的最优批注结果；之后再通过比对判断模块将最优批注结果中的风险审查批注点与批注库内容进行比对判断，并将比对结果添加在最优批注结果上；最后通过法务审核模块将比对结果添加后的最优批注结果交由法务进行审核，获得审核完成的法律文书；通过上述流程，进而能够根据上传的待审法律文档，实现专业性审查与智能批注过程。
需要说明的是，上述技术方案中提及的事件抽取技术手段通过现有技术实现，通过采用预先定义的事件模式进行数据抽取操作，进而能够实现文中重要词汇,专业性文本数据进行抓取，在此不作进一步详述。
作为本发明的一种实施方式，所述抓取匹配模块抓取对应审查文本及标注信息的过程包括：
抓取待审法律文档名称；
将待审法律文档名称与细分合同类目所属的核心词汇进行匹配，获取匹配的合同类目及核心词汇；
根据匹配的合同类目及核心词汇抽取n条对应审查文本与批注。
通过上述技术方案，本实施例中抓取匹配模块抓取对应审查文本及标注信息的过程首先通过抓取待审法律文档名称；然后将待审法律文档名称与细分合同类目所属的核心词汇进行匹配，进而获取匹配的合同类目及核心词汇；根据匹配的合同类目及核心词汇抽取n条对应审查文本与批注，进而实现对应审查文本及批注的获取过程。
作为本发明的一种实施方式，所述审核批注模块工作的过程包括：
将抓取匹配模块获取的对应审查文本与批注依次进行数据解析及规则提取；
将规则提取后的待处理数据输入至强化学习策略中，形成文本批注库；
根据数据抽取模块获取的重要词汇和专业性文本数据输入到强化学习策略中进行匹配，获得文本审查的最优批注结果；
将对应审查文本与批注作为训练文本进行收集。
通过上述技术方案，通过将抓取匹配模块获取的对应审查文本与批注依次进行数据解析及规则提取；将规则提取后的待处理数据输入至强化学习策略中，形成文本批注库；再根据数据抽取模块获取的重要词汇和专业性文本数据输入到强化学习策略中进行匹配，获得文本审查的最优批注结果，进而能够实现最佳批注结果获取的过程。
作为本发明的一种实施方式，所述强化学习策略训练的过程包括：
使用最近策略优化强化学习策略来获取最优批注结果，所述最近策略优化包括：
S1、收集审查文本及其批注数据，采用人工标注完成设定的审查文本与批注结果，利用审查文本与批注结果进行GPT-3有监督的训练；
S2、基于收集的对应审查文本及标注信息，进行前向推理获得多个模型的输出结果，通过人工标注对模型输出结果进行标注，用标注数据来训练reward反馈模型；
S3、输入待审核的文本，通过policy策略网络生成输出结果，并通过reward反馈模型计算反馈，将反馈内容作用于policy策略网络，并反复计算，获取最优待审查文本与批注结果对。
通过上述技术方案，提供了强化学习策略训练的过程，即使用最近策略优化强化学习策略来获取最优批注结果，而最近策略优化包括：收集审查文本及其批注数据，采用人工标注完成设定的审查文本与批注结果，利用审查文本与批注结果进行GPT-3有监督的训练；基于收集的对应审查文本及标注信息，进行前向推理获得多个模型的输出结果，通过人工标注对模型输出结果进行标注，用标注数据来训练reward反馈模型；输入待审核的文本，通过policy策略网络生成输出结果，并通过reward反馈模型计算反馈，将反馈内容作用于policy策略网络，并反复计算，获取最优待审查文本与批注结果对，通过上述的训练过程，能够基于收集的海量文本数据，实现对最近策略优化建立的过程，其中文本数据为法务人员批注过的法律文本，收集到的数据量高达百万级，质量和多样性非常高，并且来自真实法务场景，因此能够保证最近策略优化获取结果的准确性。
作为本发明的一种实施方式，所述合同类目及核心词汇的匹配过程包括：
根据法律文本的类别设置若干组合同类目，将核心词汇根据合同类目设置关联性系数；
通过公式计算获取的核心词汇与第i组合同类目的匹配值Coi；
N为核心词汇的数量；j∈[1，N]；αij为第j个核心词汇相对第i组合同类目的关联性系数；xj为第j个核心词汇的重要性系数；
选取匹配值Coi中的最大值对应的合同类目，并获取该合同类目所属的核心词汇。
所述关联性系数αij的获取过程包括：
获取第j个核心词汇在第i组合同类目中每个文本中出现的平均概率pij及平均频次nij；
通过公式计算出关联值yij；
将关联值yij分别与预设阈值区间进行比对，获得关联值yij落入的阈值区间及阈值区间对应的系数A；
关联性系数αij＝A。
通过上述技术方案，本实施例提供了合同类目及核心词汇的匹配过程，根据法律文本的类别设置若干组合同类目，将核心词汇根据合同类目设置关联性系数；通过公式计算获取的核心词汇与第i组合同类目的匹配值Coi；其中，N为核心词汇的数量；j∈[1，N]；αij为第j个核心词汇相对第i组合同类目的关联性系数；xj为第j个核心词汇的重要性系数；因此通过选取匹配值Coi中的最大值对应的合同类目，并获取该合同类目所属的核心词汇，进而能够按照匹配值选取最为接近的合同类目，同时并获取该合同类目所属的核心词汇。
需要说明的是，重要性系数xj由相关人员根据核心词汇提前预设重要性等级，且等级越高，对应的重要性系数越大；而关联性系数αij则根据核心词汇在合同类目中每个文本中出现的平均概率及平均频次决定，通过公式计算出关联值yij；其中，τ1、τ2为预设系数，其根据测试数据拟合获得，因此通过将关联值yij分别与预设阈值区间进行比对，获得关联值yij落入的阈值区间及阈值区间对应的系数A；并令关联性系数αij＝A，进而实现了关联性系数αij的获取过程。
作为本发明的一种实施方式，请参阅附图2所示，对应审查文本与批注进行数据解析及规则提取的过程包括：
将对应审查文本与批注进行数据解析，获得结构化数据；
预先由法务人员制定的审查、批注准则及流程确定规则提取模型；
将结构化数据按照规则提取模型获得专业文本和核心词汇及数字、符号、图片和表格内容；
对数字、符号、图片和表格内容涉及内容进行分析计算，直接匹配获得对应的批注信息。
通过上述技术方案，本实施例中对应审查文本与批注进行数据解析及规则提取的过程包括：将对应审查文本与批注进行数据解析，获得结构化数据；预先由法务人员制定的审查、批注准则及流程确定规则提取模型；将结构化数据按照规则提取模型获得专业文本和核心词汇及数字、符号、图片和表格内容；对数字、符号、图片和表格内容涉及内容进行分析计算，直接匹配获得对应的批注信息；通过上述过程，能够实现对应审查文本与批注进行数据解析及规则提取的过程。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (7)
1.一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述系统包括操作终端、服务器及服务终端；
所述操作终端用于供用户上传待审法律文档；
所述服务器包括：
抓取匹配模块，与所述操作终端连接，用于抓取待审法律文档名称并将其进行匹配获取匹配信息，根据匹配信息抓取对应审查文本及批注；
数据抽取模块，与所述操作终端连接，用于根据事件抽取技术，按照预先定义的事件模式对待审法律文档文本进行数据抽取操作，抓取文本中重要词汇及专业性文本数据；
审核批注模块，分别与所述抓取匹配模块及数据抽取模块连接，用于将对应审查文本和批注及重要词汇和专业性文本数据输入至强化学习策略中，获得文本审查的最优批注结果；
比对判断模块，与所述审核批注模块连接，用于将最优批注结果中的风险审查批注点与批注库内容进行比对判断，并将比对结果添加在最优批注结果上；
法务审核模块，与所述比对判断模块连接，用于将比对结果添加后的最优批注结果交由法务进行审核，获得审核完成的法律文书；
所述服务终端用于向用户提供审核完成的法律文书。
2.根据权利要求1所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述抓取匹配模块抓取对应审查文本及标注信息的过程包括：
抓取待审法律文档名称；
将待审法律文档名称与细分合同类目所属的核心词汇进行匹配，获取匹配的合同类目及核心词汇；
根据匹配的合同类目及核心词汇抽取n条对应审查文本与批注。
3.根据权利要求2所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述审核批注模块工作的过程包括：
将抓取匹配模块获取的对应审查文本与批注依次进行数据解析及规则提取；
将规则提取后的待处理数据输入至强化学习策略中，形成文本批注库；
根据数据抽取模块获取的重要词汇和专业性文本数据输入到强化学习策略中进行匹配，获得文本审查的最优批注结果；
将对应审查文本与批注作为训练文本进行收集。
4.根据权利要求3所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述强化学习策略训练的过程包括：
使用最近策略优化强化学习策略来获取最优批注结果，所述最近策略优化包括：
S1、收集审查文本及其批注数据，采用人工标注完成设定的审查文本与批注结果，利用审查文本与批注结果进行GPT-3有监督的训练；
S2、基于收集的对应审查文本及标注信息，进行前向推理获得多个模型的输出结果，通过人工标注对模型输出结果进行标注，用标注数据来训练reward反馈模型；
S3、输入待审核的文本，通过policy策略网络生成输出结果，并通过reward反馈模型计算反馈，将反馈内容作用于policy策略网络，并反复计算，获取最优待审查文本与批注结果对。
5.根据权利要求2所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述合同类目及核心词汇的匹配过程包括：
根据法律文本的类别设置若干组合同类目，将核心词汇根据合同类目设置关联性系数；
通过公式计算获取的核心词汇与第i组合同类目的匹配值Coi；
N为核心词汇的数量；j∈[1，N]；αij为第j个核心词汇相对第i组合同类目的关联性系数；xj为第j个核心词汇的重要性系数；
选取匹配值Coi中的最大值对应的合同类目，并获取该合同类目所属的核心词汇。
6.根据权利要求5所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，所述关联性系数αij的获取过程包括：
获取第j个核心词汇在第i组合同类目中每个文本中出现的平均概率pij及平均频次nij；
通过公式计算出关联值yij；
其中，τ1、τ2为预设系数；
将关联值yij分别与预设阈值区间进行比对，获得关联值yij落入的阈值区间及阈值区间对应的系数A；
关联性系数αij＝A。
7.根据权利要求4所述的一种法律文本专业性审查与智能批注系统，其特征在于，对应审查文本与批注进行数据解析及规则提取的过程包括：
将对应审查文本与批注进行数据解析，获得结构化数据；
预先由法务人员制定的审查、批注准则及流程确定规则提取模型；
将结构化数据按照规则提取模型获得专业文本和核心词汇及数字、符号、图片和表格内容；
对数字、符号、图片和表格内容涉及内容进行分析计算，直接匹配获得对应的批注信息。
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