[发明专利]一种量刑偏离度模型

权利要求书

1.一种量刑偏离度模型，其特征在于，其中的逻辑流程包括：

基于用户终端输入界面获得用户输入的判决文书，从所述判决文书中获得并确定基准刑要素以及具体的宣告刑刑期；

所述基准刑要素为基于NLP分析模型从所述判决文书提取基准刑刑期的量刑影响因子的列表信息以及根据量刑影响因子得出推算值刑期，其中，所述量刑影响因子包括定罪情节、从宽情节、从重情节、从量刑案例数据库中提取的司法历年判决参考信息，并且定罪情节、从宽情节与从重情节均需要从参考文书中提取依据；

基于基准刑刑期的量刑影响因子得出的推算值刑期与宣告刑刑期进行比对，计算出具体偏离百分比值；

根据所述偏离百分比值的大小给出偏离度偏高、偏低或者适中的最终结论，并将最终结论作为量刑影响因子记入所述量刑案例数据库。

2.根据权利要求1所述的量刑偏离度模型，其特征在于，还包括：当偏离百分比值产生时，生成所述判决文书属于量刑偏离文书的判定结果，并且按照每50%的百分比偏离度为界限划定的偏离度区间，记入所述量刑案例数据库的对应偏离度区间内。

3.根据权利要求2所述的量刑偏离度模型，其特征在于，所述刑期的区间范围包括0-50%、50%-100%、100-150%、150%-200%、200%-250%、250%-300%以及300%，其中，根据所述偏离百分比值，生成所述判决文书属于刑期偏离文书的判定结果；

当所述偏离百分比值为完全匹配时，列出所述宣告刑刑期值与所述推算值刑期之间的每项量刑影响因子的差异百分比值；

当所述偏离百分比值不匹配时，列出所述宣告刑刑期值与所述推算值刑期之间的每项量刑影响因子的差异百分比值。

4.根据权利要求3所述的量刑偏离度模型，其特征在于，若所述偏离百分比值的绝对值落入0-50%区间范围时，则生成所述待评估裁判文书属于完全匹配的判定结果；

若所述偏离百分比值的绝对值落入50%-100%、100-150%、150%-200%、200%-250%、250%-300%以及300%的区间范围时，则生成所述判决文书属于所述刑期偏离文书的判定结果。

5.根据权利要求4所述的量刑偏离度模型，其特征在于，所述偏离百分比值=（所述宣告刑刑期-所述推算值刑期）/所述推算值刑期，并且在所述偏离百分比值的绝对值落入0-50%区间范围下，|所述宣告刑刑期（月数）-所述推算值刑期（月数）|3，则生成所述判决文书属于完全匹配的判定结果；

在所述偏离百分比值的绝对值落入0-50%区间范围下，且|所述宣告刑刑期（月数）-所述推算值刑期（月数）|5，属于轻度偏离；

在所述偏离百分比值的绝对值落入100-150%、150%-200%的区间范围下，且|所述宣告刑刑期（月数）-所述推算值刑期（月数）|10，属于中度偏离；

在所述偏离百分比值的绝对值落入100-150%、150%-200%、200%-250%、250%-300%以及300%的区间范围内，且|所述宣告刑刑期（月数）-所述推算值刑期（月数）|10，属于重度偏离。

6.根据权利要求1所述的量刑偏离度模型，其特征在于，所述定罪情节的提取包括基于NLP分析模型从所述判决文书中以同义词、高频词或结合上下文的方式提取的罪名、作案主体、作案手段、犯罪形态、作案对象、作案后果的同义或等同内容；所述从轻情节包括从所述判决文书中以同义词、高频词或结合上下文的方式提取的自首、坦白、认罪认罚、主动上交、犯罪形态、作案主体的同义或等同内容；所述从重情节包括从所述判决文书中以同义词、高频词或结合上下文的方式提取的累犯、前科、教唆、犯罪形态、作案主体、作案对象的同义或等同内容。

7.根据权利要求1所述的量刑偏离度模型，其特征在于，所述司法历年判决基于NLP分析模型，依照地区、年度、法院、审理法官、判决罪名和判决刑期提取关键词信息并建立索引，并在地区、判决罪名与所述判决文书一致的前提下，根据判决刑期与所述推算值刑期的偏离度按梯度进行排列，并列入所述最终结论之中。

8.根据权利要求1所述的量刑偏离度模型，其特征在于，所述参考文书包括刑法、司法解释、《量刑指导意见》、《量刑实施细则》、地方法规以及地方通知规定中与所述量刑影响因子相匹配的内容。