[发明专利]一种生成裁判文书本院认为段的方法及装置在审
申请号: | 201810716188.8 | 申请日: | 2018-07-03 |
公开(公告)号: | CN110738032A | 公开(公告)日: | 2020-01-31 |
发明(设计)人: | 舒怡;曾祥辉;王海宁 | 申请(专利权)人: | 北京国双科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/186 | 分类号: | G06F40/186 |
代理公司: | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人: | 王宝筠 |
地址: | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 焦点 裁判规则 裁判 判决结果 标准描述 结果总结 预先设置 自动生成 段设定 撰写 法官 案件 | ||
1.一种生成裁判文书本院认为段的方法,其特征在于,包括:
当接收到用户输入的至少一个审判要素时,获取与各审判要素对应的争议焦点和裁判规则,其中一个审判要素对应至少一项争议焦点,一项争议焦点对应至少一条裁判规则;
根据确定的争议焦点和裁判规则,得到确定的各争议焦点的判决结果;
依据确定的争议焦点、裁判规则、以及得到的确定的各争议焦点的判决结果,结合预先设置的本院认为段模板,生成裁判文书的本院认为段;其中所述本院认为段模板是预先为本院认为段设定的案件结果总结的标准描述。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与各审判要素对应的争议焦点和裁判规则、以及根据确定的争议焦点和裁判规则,得到确定的各争议焦点的判决结果,均通过预先训练的要素模型实现:
其中,所述要素模型通过由相同类型的裁判文书进行训练得到,用于根据输入的审判要素,得到与所述输入的审判要素对应的争议焦点和裁判规则、以及根据争议焦点和裁判规则,推导得到各争议焦点的判决结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述要素模型通过如下步骤得到:
获取相同案由下第一数量的裁判文书作为训练样本文书,所述训练样本文书中带有事件数据的标注,所述事件数据包括要素、争议焦点、裁判规则和判决结果;
将所述训练样本文书作为要素模型的输入,采用预设算法对该要素模型进行训练,得到训练好的要素模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与各审判要素对应的争议焦点和裁判规则之后,所述方法还包括:
依据用户的第一选择指令,从各审判要素对应的多个争议焦点中选择确定的争议焦点;
依据用户的第二选择指令,从确定的各争议焦点对应的多个裁判规则中选择确定的裁判规则。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述生成裁判文书的本院认为段之后,所述方法还包括:
依据用户输入的调整信息,调整生成的本院认为段。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述依据确定的争议焦点、裁判规则、以及得到的确定的各争议焦点的判决结果,结合预先设置的本院认为段模板,生成裁判文书的本院认为段包括:
将确定的争议焦点、裁判规则、以及得到的确定的各争议焦点的判决结果,填写本院认为段模版,生成裁判文书的本院认为段。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,
对于多个争议焦点的判决结果相同的情况,在填写本院认为段模版时,将该多个争议焦点相同的判决结果整合为一条判决结果进行填写。
8.一种生成裁判文书本院认为段的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于当接收到用户输入的至少一个审判要素时,获取与各审判要素对应的争议焦点和裁判规则,其中一个审判要素对应至少一项争议焦点,一项争议焦点对应至少一条裁判规则;
判决结果得到单元,用于根据确定的争议焦点和裁判规则,得到确定的各争议焦点的判决结果;
本院认为段生成单元,用于依据确定的争议焦点、裁判规则、以及得到的确定的各争议焦点的判决结果,结合预先设置的本院认为段模板,生成裁判文书的本院认为段;其中所述本院认为段模板是预先为本院认为段设定的案件结果总结的标准描述。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有程序,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的生成裁判文书本院认为段的方法。
10.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中所述程序运行时执行如权利要求1至7任意一项所述的生成裁判文书本院认为段的方法。
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