[发明专利]一种用于协助法官的机器人及其工作方法

说明书

本发明公开了一种用于协助法官的机器人，包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接；本发明具备自主学习能力的强人工智能产品，能够立足人工智能的当下地位，分别在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案，能够协助法官办案，从而大大提升办案效率和质量。

技术领域

本发明涉及一种用于协助法官的机器人及其工作方法。

背景技术

法律是用来解决实际问题的，因此在法学理论中，效率价值是法律众多价值取向中不可获取的一环。2015年5月实行立案登记制后，国内法院案件数量一直呈递增状态。同样的，法官员额制改革刚刚在全国完成，全国近20万名法官被缩减至12万余名。也就是说，案多人少目前已成为国内法院的普遍现状，尤其是在沿海及经济发达地区，每个法院的案件动辄年均在万件以上，一线法官工作压力繁重，急需一款审判辅助工具提高工作效率，这也是人工智能进军法律审判领域的直接动因。

因此，特别需要一种用于协助法官的机器人，具备自主学习能力的强人工智能产品，能够协助法官办案，从而大大提升办案效率和质量，以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的缺陷，提供一种用于协助法官的机器人，具备自主学习能力的强人工智能产品，能够帮助法官分担工作，从而大大提升办案效率和质量，来解决现有技术中存在的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种用于协助法官的机器人，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。

为了进一步实现本发明，所述自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。

为了进一步实现本发明，所述自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。

为了进一步实现本发明，所述法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其法官逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。

为了进一步实现本发明，所述控制器采用包括ARM处理器的工控板。

一种用于协助法官办案的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案。

为了进一步实现本发明，所述程序部分协助法官办案的步骤如下：

（1）在庭前准备阶段，法律知识图谱自动梳理出待审事实，自动生成庭审提纲，并推送到庭审系统中。

（2）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。

为了进一步实现本发明，所述实体部分协助法官办案的步骤如下：

（1）自主学习系统能对一审判决书、上诉状等材料先期进行分析。

（2）识别出影响案件定罪量刑的实体要素及当事人上诉的理由。

有益效果