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申请/专利权人：中山大学

摘要：本发明公开了一种基于案件相似度匹配的审判风险预警方法。本发明对法律文本进行word2vec词向量嵌入，并将关键词用词向量进行表示，使用余弦相似度来计算不同案件之间的相似度。当获得与案件相关联的多种案件之后，基于关键词抽取的技术找出其判决结果，智能化给出本案件合理的判决结果范围，当实际判决结果与推荐判决范围差别过大时及时进行智能预警。本发明使用了一种基于自然语言理解的类案提取和风险预警技术，拓展了类案提取的广度；使用了人工智能中的自然语言理解方法，可提取出更具有深层语义的案件；在风险预警方面，大大减轻了人力负担，充分挖掘了历史电子案宗和判决结果之间的联系信息，使得法官判决时具有更便捷的参考。

主权项：1.一种基于案件相似度匹配的审判风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：从法律判决书信息管理系统中获取近3年来的法院判决书，使用关键词匹配的方法，提取出对应的案件描述、裁决结果；步骤二：对提取的案件数据进行文本的预处理，得到案件文本的训练语料；步骤三：运用word2vec方法对预处理生成的案件文本语料进行词向量的训练，对每一个出现在语料中的单词都得到一个词向量，每个词向量具有d的维度；步骤四：在使用关键词匹配抽取得到的案件描述、判决结果中分别抽取k1和k2个高频词语作为本篇判决书的关键词，分别计算其TF-IDF词频，并取出其训练后得到的向量组，计算得到加权平均向量；此时第i篇判决书由两个维度为d的向量表示，分别是案件描述向量和判决结果向量；步骤五：从数据库系统中提取出当前案件的案件描述和判决结果，按照步骤一至步骤四进行处理，从而获取当前的案件判决书的案件描述向量和判决结果向量；步骤六：将步骤五获得的当前案件描述向量与步骤四中获得的历史案件描述向量进行矩阵点乘，计算当前判决书与数据库中每一个判决书的案件描述相似度；步骤七：将步骤六获取的文本相似度进行排序，选取相似度较高的M个案件，找到其判决结果向量；步骤八：对步骤七获得的M个案件的判决结果向量，与当前案件的判决结果向量进行点乘，得到不同案件判决结果的相似度；步骤九：计算步骤八获得的当前案件与历史案件的判决结果相似度的平均值，该平均值求倒数得到当前判决结果的风险值，当风险值大于阈值时，系统启动风险预警。

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百度查询： 中山大学 一种基于案件相似度匹配的审判风险预警方法