[发明专利]裁判规则提取方法及系统及装置及介质

权利要求书

1.裁判规则提取方法，其特征在于，所述方法包括：

从若干个历史裁判文书中提取获得裁判因果关系提及；

从所述裁判因果关系提及中提取获得裁判因果事件，基于所述裁判因果事件构建裁判因果网络；

对所述裁判因果网络进行一般化处理，获得一般裁判规则网络；

构建预测模型，将所述一般裁判规则网络嵌入所述预测模型中获得裁判规则提取模型，所述裁判规则提取模型的输入为裁判文书，输出为裁判规则；

获得待处理裁判文书，将所述待处理裁判文书输入所述裁判规则提取模型，输出所述待处理裁判文书对应的裁判规则；

所述裁判因果网络的构建方式包括：

从所述裁判因果关系提及中提取获得动词和名词，以及所述动词和所述名词之间的先后顺序；

基于所述动词和所述名词，以及所述动词和所述名词之间的先后顺序，获得裁判因果事件；

基于所述裁判因果事件构建所述裁判因果网络；其中，所述裁判因果事件对应所述裁判因果网络中的一个节点，所述裁判因果网络的边与裁判因果对信息相关联，从原因指向结果；

所述对所述裁判因果网络进行一般化处理，获得一般裁判规则网络，具体包括：

使用预设词典一般化若干个所述裁判因果事件中的单词，获得一般化处理后的若干个第一裁判因果事件；

统计每个所述第一裁判因果事件在预设裁判文书中的出现次数，基于出现次数由大到小进行排序，获得第二序列；

将所述第二序列中排序前若干位的第一裁判因果事件作为所述一般裁判规则网络中的节点；其中，所述一般裁判规则网络的边与所述裁判因果对信息相关联，从原因指向结果；

将所述一般裁判规则网络嵌入所述预测模型中获得裁判规则提取模型，具体包括：

将所述一般裁判规则网络嵌入到连续的向量空间中，利用裁判因果事件因果关系的关键属性进行编码，所述关键属性包括：裁判因果事件因果关系的不对称性、裁判因果事件因果关系的多对多关系和裁判因果事件因果关系的传递性。

2.根据权利要求1所述的裁判规则提取方法，其特征在于，从裁判文书中提取获得裁判因果关系提及具体包括：

基于第一因素、第二因素以及所述第一因素与所述第二因素之间的优先级构建第一提取规则，所述第一因素为裁判文书中预设因果连接词的正则表达式，所述第二因素为裁判文书中句子语句约束；

基于所述第一提取规则从裁判文书中提取获得裁判因果关系提及。

3.根据权利要求2所述的裁判规则提取方法，其特征在于，所述第一因素的获取方式包括：

从裁判文书中识别获得若干个裁判因果对信息；

基于所述裁判因果对信息判断因果连接词是否使用准确，获得使用准确的若干个第一因果连接词；

统计每个所述第一因果连接词在裁判文书中的出现频率，基于出现频率由大到小对所述第一因果连接词进行排序，获得第一序列；

从所述第一序列中抽取排序前若干位的所述第一因果连接词，获得所述预设因果连接词。

4.根据权利要求3所述的裁判规则提取方法，其特征在于，从所述第一序列中抽取排序前4位的所述第一因果连接词，获得所述预设因果连接词。

5.根据权利要求1所述的裁判规则提取方法，其特征在于，所述预设词典包括WordNet词典和VerbNet词典，所述WordNet词典用于一般化处理名词，所述VerbNet词典用于一般化处理动词。

6.根据权利要求1所述的裁判规则提取方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述裁判规则提取模型，所述裁判规则提取模型通过能量函数f(c,e)学习嵌入裁判因果对中的原因向量和结果向量以及转移向量{t，τ}；

f(c,e)＝||c+t-e||₁+||e+τ-c||₁；

c为裁判因果对中的原因向量，e为裁判因果对中的结果向量，t为因果关系中原因到结果的转移向量，τ为裁判因果关系中结果到原因的转移向量，||c+t-e||₁表示原因映射到结果的损失，||e+τ-c||₁表示结果映射到原因的损失。