[发明专利]一种文本中事件数据的获取方法及装置

说明书

本发明公开了一种文本中事件数据的获取方法及装置。方法包括：将目标文本输入至预先训练好的模型；获取所述模型输出的所述目标文本包括的各个事件的事件数据；其中，所述模型通过如下步骤得到：将预设文本库中第一数量的文本作为训练样本，作为所述训练样本的文本中带有事件数据的标注；将所述训练样本作为模型的输入，采用预设算法对模型进行训练，得到训练好的模型。本发明将待查阅的法律文书输入至该模型，利用该模型即可自动获取法律文书包括的各个事件的事件数据，大大提高了事件数据的获取效率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文本中事件数据的获取方法及装置。

背景技术

法律文书是司法行政机关及当事人、律师等在解决诉讼和非讼案件时使用的文书，种类包括起诉状、起诉书、上述状、答辩状、庭审笔录、裁判文书等。

对于法律文书中记载的案件所涉事件的获取，通常都是采用人工查阅的方式，其往往耗费工作人员的大量时间和精力，且效率很低。

针对此，目前提出了一种优化方案，包括按照审判逻辑，将非结构化的各类法律文书以标记触发词的方式进行分段处理，并将分段结果直接展示输出。在实际应用中，工作人员，如法官，可以通过检索关键词或人工查阅法律文书，获取其法律文书中记载的案件所涉的事件。

虽然优化方案相比于传统的人工查阅方式在一定程度上提高了事件数据的获取效率，但其获取效率仍待提高。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的文本中事件数据的获取方法及装置，技术方案如下：

基于本发明的一方面，本发明提供一种文本中事件数据的获取方法，所述方法包括：

将目标文本输入至预先训练好的模型；

获取所述模型输出的所述目标文本包括的各个事件的事件数据；

其中，所述模型通过如下步骤得到：

将预设文本库中第一数量的文本作为训练样本，作为所述训练样本的文本中带有事件数据的标注；

将所述训练样本作为模型的输入，采用预设算法对模型进行训练，得到训练好的模型。

可选地，得到训练好的模型之后，所述方法还包括：

将预设文本库中第二数量的文本作为测试样本；

将所述测试样本输入至所述训练好的模型中，获取所述训练好的模型输出的所述测试样本中各个文本包括的各个事件的事件数据；

将获取到的所述模型输出的所述测试样本中各个文本包括的各个事件的事件数据与预先总结出的所述测试样本中各个文本包括的各个事件的事件数据进行比对；

如果比对结果达到预设的准确度要求，则确定所述训练好的模型可用。

可选地，所述预设算法包括：支持向量机SVM算法或神经网络算法。

可选地，所述获取所述模型输出的所述目标文本包括的各个事件的事件数据之后，所述方法还包括：

将所述目标文本包括的各个事件按照时间轴可视化排序，其中一个事件对应所述时间轴上的一个事件节点。

可选地，所述方法还包括：

将各个事件的事件数据分别关联在与其对应在所述时间轴上的事件节点上。

可选地，所述获取所述模型输出的所述目标文本包括的各个事件的事件数据之后，所述方法还包括：