[发明专利]一种基于LDA主题模型的司法案例筛选方法在审
| 申请号： | 201910352429.X | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111858842A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 何铁科;许金;严格 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/284;G06Q10/06;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于LDA的法院类案推荐方法，为法律人员高效推荐类案以供参考分析，帮助在疑难案件上提供新的解决途径，也能够统一司法裁判尺度，避免司法裁判不公。该发明的主要创新在于(1)对案例文书进行语句清洗，提取关键词；(2)对关键词列表构建文本矩阵进行聚类；(3)将LDA和余弦相似度相结合的方法高效筛选最佳类案。本发明最终基于LDA开发的类案推荐，帮助法律工作人员快速高效分析案例并作出准确裁判。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lda 主题 模型 司法 案例 筛选 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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