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申请/专利权人：浪潮软件集团有限公司
摘要：本发明特别涉及一种基于案情描述的类案推送方法与装置。该基于案情描述的类案推送方法，首先借助深度学习模型对判决书各个段落进行层次编码，根据段落上下文编码形成特征，通过多层感知机进行二分类建模，通过训练生成案情描述判定模型，使用模型提取待处理判决书的案情描述；然后构建判决书案情描述潜在语义空间；最后将用户输入的查询语句映射到潜在语义空间，计算其和所有案情描述向量的相似性，根据相似性进行排序，将TopK案情描述对应判决书推荐给用户。该基于案情描述的类案推送方法与装置，不仅减少了除案情描述外其它类型要素的影响，提高了类案推送的效果，还能够从判决书中准确提取案情描述，适宜推广应用。
主权项：1.一种基于案情描述的类案推送方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取判决书案情描述借助深度学习模型对判决书各个段落进行层次编码，根据段落上下文编码形成特征，通过多层感知机进行二分类建模，通过训练生成案情描述判定模型；先对每份判决书文本进行预处理，生成每份判决书段落的向量化编码，然后提取每份判决书所有段落的向量化特征，训练基于多层感知机的案情描述判定模型，使用模型提取待处理判决书的案情描述；S2：构建判决书案情描述潜在语义空间为了提高信息检索的精确度，对传统向量空间进行去噪处理，所构建的潜在语义空间是低维空间；S3：检索和推送判决书将用户输入的查询语句映射到潜在语义空间，计算其和所有案情描述向量的相似性，根据相似性进行排序，将TopK案情描述对应判决书推荐给用户；包括以下步骤：S31：接收用户的查询语句；S32：将查询语句转换为查询向量；S33：将查询向量映射到潜在语义空间；S34：在潜在语义空间计算映射结果和案情描述的相关性；S35：将案情描述对应判决书推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮软件集团有限公司 一种基于案情描述的类案推送方法与装置
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