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申请/专利权人：深圳市赛为智能股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种案件相似度匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括；获取案件数据库中的案件判决书文本；从案件判决书文本中收集停用词汇和专用名词词汇，并生成停用词词汇库和专有词词汇库；从案件判决书文本中选取需要进行相似度匹配的第一案件文本和第二案件文本；将第一案件文本和第二案件文本输入到孪生网络中进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的相似概率值；若第一案件文本和第二案件文本的相似概率值满足设定的相似阈值，则判定第一案件文本和第二案件文本为相似案件。本发明提升了案件相似度匹配的有效性和准确性。

主权项：1.案件相似度匹配方法，其特征在于，包括：获取案件数据库中的案件判决书文本；从案件判决书文本中收集停用词汇和专用名词词汇，并生成停用词词汇库和专有词词汇库；从案件判决书文本中选取需要进行相似度匹配的第一案件文本和第二案件文本；将第一案件文本和第二案件文本输入到孪生网络中进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的相似概率值；若第一案件文本和第二案件文本的相似概率值满足设定的相似阈值，则判定第一案件文本和第二案件文本为相似案件；所述将第一案件文本和第二案件文本输入到孪生网络中进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的相似概率值，所述孪生网络包括基于ERNIE的文本向量的网络模型、基于WordGCN图的文本向量的网络模型以及基于主题词的文本向量的网络模型；所述将第一案件文本和第二案件文本输入到孪生网络中进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的相似概率值，包括：将第一案件文本和第二案件文本输入到基于ERNIE的文本向量的网络模型中进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的第一处理特征；将第一案件文本和第二案件文本输入到基于WordGCN图的文本向量的网络模型进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的第二处理特征；将第一案件文本和第二案件文本输入到基于主题词的文本向量的网络模型进行处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的第三处理特征；将第一案件文本和第二案件文本的第一处理特征和第一案件文本和第二案件文本的第二处理特征进行concate合并处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的合并特征；将第一案件文本和第二案件文本的合并特征输入到全连接层处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的全连接层处理特征；将第一案件文本和第二案件文本的全连接层处理特征与第一案件文本和第二案件文本的第三处理特征进行乘法运算，以得到第一案件文本和第二案件文本的文本语义表征特征；对第一案件文本和第二案件文本的文本语义表征特征进行全连接层和激活函数处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的文本抽象语义表征；将第一案件文本和第二案件文本的文本抽象语义表征经过维度为1的全连接层的矩阵以及sigmoid激活函数处理，以得到第一案件文本和第二案件文本的相似概率值。

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