[发明专利]一种法律文书智能监督校验方法及系统

权利要求书

1.一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将案卷的各法律文书按顺序编成目录后录入系统，得到能够被读取的电子数据源；

S2、通过监督校验模型和执法知识库按目录对每份法律文书进行瑕疵校验，瑕疵校验的类别至少包括案件类型、文书名称、文书内容、文书是否遗漏、文书之间的关联性、法律依据的引用；

S3、生成法律文书的校验结果，对有瑕疵的法律文书及其瑕疵位置进行标注，并显示每个瑕疵位置的校验提醒；

其中，步骤S2中，对法律文书的瑕疵校验具体包括：

S21、构建法律文书的数据标签，其中，数据标签包括如下至少之一：案件类型、文书名称、文书内容、法律依据、时间信息、地点信息、事项信息、任务信息、签名、按捺、盖章；

S22、对法律文书进行业务校验，识别案件类型、文书名称、文书内容、法律依据、时间信息、地点信息、事项信息、任务信息、签名、按捺、盖章，并根据案件类型和文书名称判断文书是否缺失一个或多个数据标签所对应项目；

S23、对法律文书进行计算校验，根据所识别的数据标签对应项目，判断对应项目的事项信息和任务信息是否准确；

S24、对法律文书进行逻辑校验，根据案件类型和文书名称判断文书之间是否具有关联性；

其中，步骤S21中，所构建的数据标签包括标签内容、标签内容的规范表述规则，其中，法律依据的规范表述规则通过执法知识库获取；

步骤S22中，根据不同标签内容的规范表述规则，判断标签所对应项目是否缺失数据；

步骤S23中，根据数据标签的规范表述规则，比对所识别的数据标签对应项目的内容，判断事项信息和任务信息的内容是否准确；

步骤S24中，识别文书之间的人物信息、时间信息、地点信息、引用的法律依据，根据文书内容和执法知识库，判断文书中的一个或多个信息与其他文书之间是否有冲突，进而判断文书之间是否具有关联性。

2.如权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

S11、数据准备，将法律文书识别转换成可编辑的文本；

S12、数据清洗，对可编辑文本进行去噪处理，去除多余数据和垃圾数据；

S13、数据聚合，定位和提取文本中的关键信息，并建立电子数据源与监督校验模型的匹配关系。

3.如权利要求2所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，步骤S11中，法律文书按办案程序流程进行排序，并按顺序依次对法律文书各页进行编码、识别转换；S13步骤中，文本的关键信息包括页码位置、关键信息于所在页码的位置、关键信息的项目和内容。

4.如权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，步骤S3中，包括生成并显示所有法律文书的校验结果和各法律文书分别的校验结果，其中所有法律文书的校验结果显示所有文书中有瑕疵的法律文书、通过校验的法律文书、每个瑕疵所处的页码位置，各法律文书分别的校验结果显示瑕疵问题项、已通过校验项、瑕疵问题项于所在页码的位置、瑕疵问题项的具体内容。