[发明专利]金额信息的提取方法、终端设备及介质

权利要求书

1.一种金额信息的提取方法，其特征在于，包括：

根据法律文书的案由类别以及发行区域，获取所述法律文书的文本类型，包括：根据当前法律文书的案由类别以及发行区域，读取预设的信息表中对应该法律文书的文本类型，其中，在预设的信息表中，记录有案由类别、发行区域以及文本类型的映射关系，法律文书包括司法机关的规范性文件以及非规范性文件；

在预设的多个识别算法中，确定出与所述文本类型匹配的所述识别算法，并基于确定出的所述识别算法，提取所述法律文书中的各个费用项以及与每一个所述费用项相对应的金额值；若确定出的所述识别算法为第二算法，则所述提取所述法律文书中的各个费用项以及与每一个所述费用项对应的金额值，包括：获取包含依序排列的多个费用项的信息列表以及与各类金额值关联的第二正则表达式；在所述法律文书中，定位与所述第二正则表达式匹配的各个所述金额值；对于每相邻的两个所述金额值之间所存在的文本区域，依序读取所述信息列表中的所述费用项，并判断所述文本区域中是否存在该费用项；若所述文本区域中存在该费用项，则在所述相邻的两个所述金额值中，选取排序在后的金额值，并在将该费用项以及该金额值的对应关系进行提取后，停止读取所述信息列表中的所述费用项；若所述文本区域中不存在所述信息列表中的任一所述费用项，则在所述相邻的两个所述金额值中，选取排序在后的金额值，并读取位于该金额值之前的N个字符；其中，所述N为大于零的整数，且所述N为预设值；通过预设的自然语言处理算法，分别对各个所述字符进行实体标注处理；获取用户分别对各个所述字符设置的费用项名称；基于各个所述字符所分别对应的所述实体标注以及所述费用项名称，构建并训练神经网络模型；在每相邻的两个所述金额值之间的文本区域中，若再次检测到所述文本区域中未存在所述信息列表中的任一所述费用项，则通过所述神经网络模型，输出与排序在后的所述金额值相对应的所述费用项；其中，费用项为法律文书中原告诉请的各个赔偿项以及实际判决的各个赔偿项；

加载报告模板，并根据所述报告模板中预先设置好的表头，将所述费用项及所述金额值导入对应的表体中；

根据所述报告模板的导入结果计算表尾，输出关于所述法律文书的金额信息提取报表。

2.如权利要求1所述的金额信息的提取方法，其特征在于，若确定出的所述识别算法为第一算法，则所述提取所述法律文书中的各个费用项以及与每一个所述费用项对应的金额值，包括：

获取与费用项描述信息相关联的第一正则表达式；

在所述法律文书中，定位与所述第一正则表达式匹配的各个所述费用项；

对定位出的每一个所述费用项，查找所述法律文书中出现在该费用项之后的首个金额值，并将该费用项以及该金额值的对应关系进行提取。

3.如权利要求1所述的金额信息的提取方法，其特征在于，还包括：

获取与信息变更事件关联的关键词；

对所述法律文书进行检测处理，判断所述法律文书中是否存在所述关键词；

若所述法律文书中存在所述关键词，则提取出与所述关键词邻近的所述费用项以及所述金额值，并在所述金额信息提取报表中，将该费用项所对应的金额值变更为当前时刻提取得到的所述金额值。