公开(公告)号：CN109582950A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811143966.5

申请日：2018-09-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 葛季栋 ,  李传艺 ,  李中月 ,  魏彦淑 ,  冯奕 ,  孔力 ,  周筱羽 ,  骆斌

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于计算相似度的裁判文书说理评估方法，主要步骤包括：切分法条前后件；使用XML解析技术提取出文书中的关键信息；构建法律专有停用词库，输入文本预处理等；将输入文本输入进模型中得到文本匹配结果；若是“法条与结论”的评估，使用“匹配关键字，比较量刑程度”的思路来判断逻辑是否一致；综合每一项评估主体的计算结果，将清晰简明的评估结果反馈给系统用户。本发明模拟法官检验裁判文书是否存在说理缺少关键环节、说理不充分、判决结果不合理的真实应用场景，每篇文书的评估速度约为8～10秒，速度较快，对于常见的9种刑事案件的评估准确率较高，能够满足真实应用场景下的使用要求。

公开(公告)号：CN110737781A

公开(公告)日：2020-01-31

申请号：CN201911003330.5

申请日：2019-10-21

Applicant: 南京大学

Inventor： 李传艺 ,  葛季栋 ,  李中月 ,  冯奕 ,  周筱羽 ,  骆斌

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多层知识门的法条与事实关系计算方法，包括以下步骤：提取裁判文书集并预处理文书；构建法律专用停用词典；训练词向量模型；对用户输入进行预处理；输出事实与法条关系的预测结果。本发明用于法官在实际审判过程中或审判结束后对案件进行梳理或检查的真实场景，基于输入文本的先验知识，采用多层知识门机制的方法过滤事实和法条正文中的噪声，得到的事实法条的新向量表达，能够有效提升模型预测的准确度。同时，利用法条上级目录之间的层级关系大大提高了门机制的过滤效果。