[发明专利]诉讼结果预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种诉讼结果预测方法，所述方法包括：

接收终端发送的诉讼结果预测请求；所述诉讼结果预测请求携带了当前案件的案件信息及证据组合；

确定所述证据组合中每个证据项对应的证据类型；

基于所述证据类型生成所述当前案件的证据特征向量；

根据所述案件信息确定所述当前案件的案件类型和法律关系；

根据所述案件类型和法律关系获取对应的第一预测模型，将所述证据特征向量输入所述第一预测模型，得到第一预测值；

在所述案件信息中提取所述当前案件的争议焦点，模糊匹配确定所述争议焦点的焦点类型，根据所述焦点类型获取对应的第二预测模型；

基于所述焦点类型生成所述当前案件的焦点特征向量，将所述焦点特征向量输入所述第二预测模型，得到第二预测值；

根据所述案件类型和法律关系确定第一预测模型及第二预测模型分别对应的预测权重；

根据所述预测权重对第一预测值和第二预测值进行预设逻辑运算，得到当前案件的胜诉概率；

所述方法还包括：

接收终端发送的证据链指引请求；所述证据链指引请求携带了案件标识；

根据案件标识获取所述当前案件的案件信息；

在所述案件信息中提取所述当前案件的争议焦点；

模糊匹配确定所述争议焦点的焦点类型；

根据当前案件的案件类型、法律关系和焦点类型，获取相关联的一个或多个证据项以及每个证据项对应的决策权重；

根据所述决策权重生成相应证据项对应的证据标签；

基于多个具有证据标签的证据项生成证据链，将所述证据链返回至终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述案件类型和目标法律关系对应的目标预测模型之前，还包括：

获取多个历史案件以及每个所述历史案件对应的案件因子；所述案件因子包括案件类型和法律关系；

根据所述案件类型和法律关系对多个历史案件进行分组；

对所述案件因子进行编码处理，得到相应历史案件的特征向量；

基于每组历史案件的特征向量，构建相应案件类型及法律关系对应的训练集；

基于不同训练集对基础预测模型进行训练，得到不同案件类型和法律关系对应的目标预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述案件因子包括证据组合；所述获取多个历史案件以及每个所述历史案件对应的案件因子，包括：

获取多个历史案件的案件文件；

通过正则匹配在所述案件文件中提取一个或多个证据描述语句；

将所述证据描述语句输入预设的语义理解模型，得到每个所述证据描述语句对应的一个或多个证据项；

识别每个证据项对应的证据类型，基于所述证据类型生成相应历史案件的证据组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述案件类型包括金融借款纠纷、合同解除纠纷、继承权纠纷；所述法律关系包括借贷关系、担保关系、共同还款人关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述证据组合包括多个证据项，所述证据项包括当事人陈述、书证、物证、视听资料、证人证言、电子数据、鉴定结论、勘验笔录。