[发明专利]案件分类方法及装置

说明书

本发明公开了一种案件分类方法及装置。其中，该方法包括：获取与待分类案件关联的多种类型特征，其中，多种类型特征包括：文本特征、语音特征、图像特征、离散特征；将多种类型特征设置为神经网络分类模型的输入参数，通过神经网络分类模型得到分类结果。本发明解决了相关技术中在处理司法模式中的案件时，效率低下的技术问题。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种案件分类方法及装置。

背景技术

当前，随着人们法律意识增强，需要法官处理的案件也越来越多，传统的司法审理模式中，一般会涉及到立案、调解、送达、庭审、裁判、执行、归档、诉服等诸多流程，在相关技术中，处理这些流程的各个节点一般都是由自然人(法官、当事人和其他辅助人员)操作，但是随着案件的增加，仍然使用人工进行操作，需要的人工成本太高，而且当前的人工数量无法应对案件数量的逐步增多，使得案件处理的效率低下。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种案件分类方法及装置，以至少解决相关技术中在处理司法模式中的案件时，效率低下的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种案件分类方法，包括：获取与待分类案件关联的多种类型特征，其中，所述多种类型特征包括：文本特征、语音特征、图像特征、离散特征；将所述多种类型特征设置为神经网络分类模型的输入参数，通过所述神经网络分类模型得到分类结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种案件分类装置，包括：获取单元，用于获取与待分类案件关联的多种类型特征，其中，所述多种类型特征包括：文本特征、语音特征、图像特征、离散特征；分类单元，用于将所述多种类型特征设置为神经网络分类模型的输入参数，通过所述神经网络分类模型得到分类结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的案件分类方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种终端，包括：第一装置；第二装置；处理器，所述处理器运行程序，其中，所述程序运行时对于从所述第一装置和第二装置输出的数据执行如下处理步骤：第一步骤，获取与待分类案件关联的多种类型特征，其中，所述多种类型特征包括：文本特征、语音特征、图像特征、离散特征；第二步骤，将所述多种类型特征设置为神经网络分类模型的输入参数，通过所述神经网络分类模型得到分类结果。

本发明可以应用于各种分案工作中，力求减少人工分案的工作量，本发明实施例中利用分类模型快速分类，即可以借助终端、服务器和各类型网络采集与待分类案件相关的多类型特征，然后对多种类型特征进行处理，得到特征向量等参数，进而确定出分类结果。由于借助了与待分类案件相关的特征，可以更大程度上提高分类准确度，这样就可以减少人工的工作量，实现了智能案件繁简分流，将案件分成繁简两类，其中复杂的案件直接推送给法官，简单的案件先给智能审判系统预审，然后推送给法官确认，达到给法官减负的目的，提高司法工作者的工作效率。

在本发明实施例中，采用获取与待分类案件关联的多种类型特征，其中，多种类型特征包括：文本特征、语音特征、图像特征、离散特征，将多种类型特征设置为神经网络分类模型的输入参数，通过神经网络分类模型得到分类结果。在该实施例中，可以将与待分类案件关联的多种类型特征作为输入参数，通过神经网络分类模型对待分类案件分类，减少在司法模式中人工分案的工作量，实现了智能案件繁简分流，提高司法案件分案的效率，进而解决相关技术中在处理司法模式中的案件时，效率低下的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了一种用于实现案件分类方法的计算机终端的硬件结构框图；