[发明专利]用于法律判决的编码器训练方法、判决预测方法和设备

权利要求书

1.一种用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，包括：

构建样本案例三元组，所述样本案例三元组由样本原始案例、样本相似案例、样本不相似案例组成，其中，所述样本相似案例与所述样本原始案例适用于相同的法条和/或相同的罪名，所述样本不相似案例与所述样本原始案例适用的法条相异和/或罪名相异，所述样本不相似案例的类别为高频案例；

依据所述样本案例三元组训练编码器，得到训练之后的编码器，所述编码器用于对案例的内容进行编码。

2.如权利要求1所述的用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，所述依据所述样本案例三元组训练编码器，得到训练之后的编码器，包括：

对所述编码器进行进行训练，直至所述样本案例三元组中的所述样本原始案例与所述样本相似案例之间的距离小于所述样本原始案例与所述样本不相似案例之间的距离，所述样本原始案例与所述样本相似案例之间的距离通过所述编码器对所述样本原始案例的原始案例编码结果和所述编码器对所述样本相似案例的相似案例编码结果获取，所述样本原始案例与所述样本相似案例之间的距离用于反映所述原始案例编码结果和所述相似案例编码结果的相似度，所述样本原始案例与所述样本不相似案例之间的距离通过所述原始案例编码结果、所述编码器对所述样本不相似案例的不相似案例编码结果获取，所述样本原始案例与所述样本不相似案例之间的距离用于反映所述原始案例编码结果和所述不相似案例编码结果的相似度。

3.如权利要求1所述的用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，所述依据所述样本案例三元组训练编码器，得到训练之后的编码器，包括：

依据所述样本案例三元组中的所述样本原始案例，得到所述样本原始案例所对应的样本原始案例类别；

依据所述编码器对所述样本原始案例进行编码，得到所述样本原始案例所对应的原始案例编码结果；

获取样本原始案例所对应的类别解码器；

训练所述编码器，直至所述类别解码器对所述原始案例编码结果进行类别解码所得到的解码类别与所述样本原始案例类别相匹配，得到训练之后的编码器。

4.如权利要求1所述的用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，所述依据所述样本案例三元组训练编码器，得到训练之后的编码器，包括：

依据所述样本案例三元组中的所述样本原始案例，得到所述样本原始案例所对应的样本原始案例罪名和样本原始案例法条；

依据所述编码器对所述样本原始案例进行编码，得到所述样本原始案例所对应的原始案例编码结果；

获取所述样本原始案例所对应的类别解码器；

通过所述类别解码器对所述原始案例编码结果进行解码，得到解码原始案例类别；

依据所述解码原始案例类别，得到与所述样本原始案例所对应的判决预测模型；

依据所述判决预测模型，得到所述样本原始案例所对应的预测原始案例罪名和预测原始案例法条；

训练所述编码器，直至所述预测原始案例罪名与所述样本原始案例罪名相匹配和/或所述预测原始案例法条与所述样本原始案例法条相匹配，得到训练之后的编码器。

5.如权利要求1所述的用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，所述依据所述样本案例三元组训练编码器，得到训练之后的编码器，包括：

依据所述样本案例三元组训练编码器，直至与所述编码器所输出的结果所对应的函数值收敛，得到训练之后的编码器。

6.如权利要求5所述的用于法律判决的编码器训练方法，其特征在于，所述编码器所输出的结果所对应的函数值等于距离加预测损失函数值加预测结果值，其中，所述距离通过所述编码器对所述样本原始案例编码所对应的原始案例编码结果、对所述样本相似案例编码所对应的相似案例编码结果、对所述样本不相似案例编码所对应的不相似案例编码结果获取，所述距离用于反映所述原始案例编码结果、所述相似案例编码结果、所述不相似案例编码结果的相似度，所述预测损失函数值通过所述样本原始案例所对应的样本原始案例类别、所述解码类别构成，所述预测结果值通过判决预测模型对所述样本原始案例进行预测获取。