[发明专利]案件裁判方法、装置和系统

权利要求书

1.一种案件裁判方法，其特征在于，包括：

获取案件的法律资料，其中，所述法律资料包括以下至少之一：起诉书、证据材料、裁判文书；

从所述法律资料中提取客观事实要素，得到特征要素集合，其中，所述特征要素集合中包括至少一个客观事实要素；

基于知识图谱中的逻辑关系和所述客观事实要素，确定所述案件的裁判结果，其中，所述知识图谱中包括多个客观事实要素，多个法律要素以及各个客观事实要素与法律要素之间的逻辑关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于知识图谱中的逻辑关系和所述客观事实要素，确定所述案件的裁判结果之前，所述方法还包括：

确定不同类型的案件；

提取所述不同类型的案件中每件案件的至少一个客观事实要素；

获取目标对象建立的每个客观事实要素与法律要素之间的逻辑关系；

基于所述客观事实要素、所述法律要素、所述客观事实要素与所述法律要素之间的逻辑关系创建所述知识图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述客观事实要素、所述法律要素、所述客观事实要素与所述法律要素之间的逻辑关系创建所述知识图谱包括：

通过大数据技术结合机器学习对种子知识库进行扩充，创建所述知识图谱，其中，所述种子知识库包括：所述目标对象建立的每个客观事实要素、每个客观事实要素对应的法律要素、每个客观事实要素与法律要素之间的逻辑关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于知识图谱中的逻辑关系和所述客观事实要素，确定所述案件的裁判结果包括：

基于所述知识图谱中的逻辑关系，确定所述特征要素集合中每个客观事实要素对应的法律要素；以及

基于所述特征要素集合中每个客观事实要素和所述法律要素得到所述案件的裁判结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述知识图谱中的逻辑关系，确定所述特征要素集合中每个客观事实要素对应的法律要素包括：

判断所述特征要素集合中每个客观事实要素是否包括在所述知识图谱中；

若存在客观事实要素未包括在所述知识图谱中，基于所述知识图谱采用迁移学习技术，确定所述客观事实要素对应法律要素；

对包括在所述知识图谱中的客观事实要素，基于所述知识图谱中的逻辑关系，确定所述特征要素集合中每个客观事实要素对应的法律要素。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述特征要素集合中每个客观事实要素和所述法律要素得到所述案件的裁判结果包括：

确定所述知识图谱中每个客观事实要素到各个判断结果的路径；

计算每条路径的概率值；

将概率值最大的路径的判断结果作为所述案件的裁判结果。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于所述特征要素集合中每个客观事实要素和所述法律要素得到所述案件的裁判结果之后，所述方法还包括：

从每个客观事实要素对应的法律要素中确定目标法律要素；

根据所述目标法律要素确定目标信息，其中，所述目标信息中包括所述目标法律要素的判断结果，所述目标信息至少还包括以下之一：所述目标法律要素的判断结果、所述目标法律要素对应的客观事实要素、所述客观事实要素的证据材料；

发送所述目标信息至目标对象；

接收所述目标对象返回的针对目标法律要素的处理结果；

基于所述针对目标法律要素的处理结果重新确定所述案件的裁判结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述法律资料中提取客观事实要素，得到特征要素集合包括：

按照所述法律资料中每种文本材料的构成部分进行切分，得到多个构成部分；

基于所述多个构成部分提取所述客观事实要素，得到所述特征要素集合。