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申请/专利权人：雅安市生态环境局;成都未来山水科技有限公司

摘要：本发明涉及案件处理领域，提出了基于深度学习实现案件法制审查的智能处理方法及系统，所述方法包括：获取待审查案件并查询相关资料，进行格式转换和文本提取，得到关键文本数据,然后识别图文特征信息，将其与文本数据进行融合，得到案件综合信息，接着进行实体识别和主体关联性计算，提取关键主题信息，利用深度学习模型识别案情事实并匹配法律规则库，得到案件匹配依据，建立关联网络并制定风险评估指标，计算案件风险程度，根据关键主题信息、案件匹配依据和风险程度，进行智能审查，给出审查方案。本发明可以提高案件法制审查的审查处理效率。

主权项：1.基于深度学习实现案件法制审查的智能处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待审查案件，查询所述待审查案件对应的案件相关资料，对所述案件相关资料进行资料格式转换，得到格式统一数据，对所述格式统一数据进行文本提取，得到关键文本数据；识别所述案件相关资料中对应的图文特征信息，将所述关键文本数据和所述图文特征信息进行多模态数据融合，得到所述待审查案件对应的案件综合信息，对所述案件综合信息进行实体识别，得到案件信息实体，计算所述案件信息实体对应的主体关联性，其中，所述计算所述案件信息实体对应的主体关联性，包括：查询所述案件信息实体对应的案件信息主体；利用下述公式计算所述案件信息实体对应的主体关联性： 其中，表示所述案件信息实体对应的主体关联性，i表示所述案件信息实体的数量索引，n表示所述案件信息实体的总数量，t表示时间段的长度，表示第i个实体在时间段t内的活跃度，j表示所述案件信息主体的数量索引，m表示所述案件信息主体的总数量，表示所述案件信息主体第j个主体的权重；基于所述主体关联性，查询所述案件综合信息对应的案件描述，利用预先训练好的深度学习模型中的注意力层对所述案件描述进行主题抽取，得到关键主题信息；利用预先训练好的深度学习模型中的全连接层识别所述关键主题信息对应的案情事实，并将所述案情事实与预设的法律规则库进行匹配，得到案件匹配依据；基于案件匹配依据和预设的法律规则库，构建所述待审查案件对应法条间的关联网络，基于所述关联网络，制定所述待审查案件对应的风险评估指标，其中，所述基于所述关联网络，制定所述待审查案件对应的风险评估指标，包括：识别所述关联网络中的关联节点；利用下述公式计算所述关联节点对应的节点连通度： 其中，表示所述关联节点对应的节点连通度，表示关联网络中第p行第q列的元素，表示节点p与节点q之间的关联强度，q表示关联网络中的节点数，表示节点p的邻接节点数；基于所述节点连通度，构建所述待审查案件对应的风险评估体系；识别所述风险评估体系中的风险评估指标；基于所述风险评估指标，计算所述待审查案件对应的案件风险程度；基于所述关键主题信息、所述案件匹配依据以及所述案件风险程度，对所述待审查案件进行智能审查，得到待审查案件对应的智能审查方案。

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