基于法律要素的相似案例推荐关键技术研究

发布时间：2022-01-23 12:21

　　随着数字化存储的法律案件文本数量的激增,法务工作者和普通大众可以更轻松的对这些资料进行查阅,但从这些文本中检索到有用的信息也会耗费大量时间,因此设计算法准确地查找信息非常有意义,相似案例推荐就是其中很重要的一环。本文提出了一个基于图嵌入的无监督法律文本表示算法,该算法结合了案件文本中包含的法律要素信息和文本的语义信息。首先抽取出每个案例所包含的法律要素,然后,在每一个法律要素维度生成一张子图,节点为每一个案件,边代表两个案件包含该要素。进一步地,利用图嵌入算法为每个案例生成每一个法律要素维度的向量表示,最后将不同维度的向量表示进行汇集,形成一个单独的向量来表示文本,利用该向量来计算任意两个案件的相似度。考虑到不同法律要素的重要性程度不同,但法律法规中没有明确的规定不同要素的重要性,因此,在汇集多个维度法律要素向量表示的时候,本文利用判决结果作为标签训练模型,使得模型能够学习到不同要素之间的权重信息,利用这些权重信息得到一个文本的最终向量表示,进而计算案件的相似度。由于相似案例的认定在法律领域没有严格的规定,即没有一个充要条件来定义两个案例的相似性,并且在刑事类案件领域缺乏权威的相似案例... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

word2vec两种常用模型

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文18下面本文以键值对的查询为例，给出注意力机制的具体定义，其具体过程如图2-8所示。给定一个查询问题Query，以及与之相关联的键值对映射（Key-Value），其中Query，Key和Value都是向量。那么attention值的计算可以分为三个步骤。首先计算每一个Query与Key的相似程度，此处有三种不同的计算方式，第一种是点积法，其计算公式如式2-20所示：(,)=(2-20)其中，(,)表示查询和第个关键字的相似程度。第二种是通用法，其计算公式如式2-21所示：(,)=(2-21)其中，是一个可以训练的权重矩阵。还有一种是感知机法，其计算公式如式2-22所示：(,)=tanh(+)(2-22)+1212(,)1212*+*+*…………图2-8注意力机制归一化处理

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文23况。上述两个部分的合并是作为寻找相似案例的输入。值得一提的是，有些判决文书中，由于法院审理查明的案件事实和公诉机关指控的事实相同，为了书写简单，便不会再写明经审理查明一段，而是在判决文书中明确表示公诉机关的起诉内容真实可靠，予以采纳。由于这种情况比较常见，在这里本文特意指明，这种情况下，文本在采用数据的时候就会采集公诉机关指控部分的数据，作为案情描述的部分。3.2法律案件要素分析在考虑两个案件是否相似时，实际上是在考虑两个案件中所包含的法律要素是否相似，这些法律要素往往体现在被告人的行为上，是用于判定被告人是否触犯某些法律法规，以及应该判处何种罪名，刑期时间长短的关键要素，对于不同类型的案件，往往有着不同的法律要素需要考虑，即每一种罪名对应着不同的法律要素。考虑到法律领域数据集的因素，本文使用的数据集全都是我国的刑事类案件，因此本文主要针对我国刑事类案件进行建模。在大量阅读刑事类案件判决文书并请教相应领域专家之后，本文分析得出我图3-2案例判决文书式样

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[2]面向法律案例检索的文档相似度计算研究[D]. 李兰君.南京师范大学 2018
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本文编号：3604337