基于模板与规则的检察院认罪认罚办案系统的研究与实现

发布时间：2020-11-05 16:17

　　 随着计算机的发展及人工智能技术的成熟,计算机软件开始在检察院发挥重要作用。当前检察院中使用的计算机软件主要以简化检察官日常办案流程为主,如文书电子化、线上传阅等。目前,检察院的工作痛点在于案多人少,检察官难以投入到更复杂的工作中。为解决这一问题,需要研究涉及撰写文书、刑期预测等专业性较强的工作软件辅助检察官快速完成文书生成、精准量刑等工作。该研究内容不仅能促进检察院信息化建设,还能提升检察官的工作效率,具有一定的实际意义;同样对于计算机软件与人工智能技术在法律领域的研究也有一定的理论意义。为缓解检察院当前工作痛点,本文设计并实现了检察院简易案件智能办案系统。系统的作用是为检察官提供辅助帮助,减轻其工作负担。本系统的整体研究思路如下:(1)首先为了实现文书生成功能,设计了基于模板的文书生成算法。算法利用从公安送达的文书数据中提取的有效信息,并制作相应的法律文书。(2)其次为了实现刑期预测功能,设计了基于规则的刑期预测算法。算法提取起诉书中有效的涉案信息,采用分类推理的方式得到刑期预测结果。(3)最终以这两个算法作为核心技术支撑,通过采集的数据层与量化后的法律条款、法律文书规范相结合,设计并实现该系统。系统的设计考虑了用户使用的习惯,在文书生成功能中采取了“左看右写”的模式,并提供查看相关参考材料的入口;在刑期预测功能中展示了涉案情节与法律原文,并将涉案部分高亮便于检察官查看。系统整体上为了便于检察官使用,尽可能的简化操作,提升体验。目前,该系统已在多家检察院投入实际使用。
【学位单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：D926.3;D925.2;TP311.52
【部分图文】：

基于模板与规则的检察院认罪认罚办案系统的研究与实现20图4.1审查报告模板在整体文书制作完成之后，算法会全文匹配其他案由的关键词，如出现其他案由关键词中的内容，则会在文书中高亮显示，由检察官确认是否合理。4.2起诉书模板设计与审查报告相类似，起诉书作为法律文书同样有固定的格式规范和内容要求。起诉书的内容主要包括：（1）首部部分：包括文书相关信息，如编号、来源等；犯罪嫌疑人的相关信息，如姓名、年龄等；涉案的相关信息，如罪名、发破案的过程等。（2）正文部分：包括犯罪情况、涉案的有关证据、案件的有关情节等。（3）尾部部分：包括涉案人员将要单位名称、制作文书的时间等。（4）附项部分：包括文书的送达情况、涉案人员的关押地点、相关物证或其他物品等。根据以上内容，首先建立基于word的模板文档，将固定的标题、语句和文书格式填写完成。对于需要从原数据中获取的内容，同样采用“{**}”的形式在模板中填充。最后也是利用从原数据中抽取的内容，替换模板中对应的填充部分，完成文书的制作。起诉书模板如图4.2所示。

4基于模板的文书生成核心算法研究21图4.2起诉书模板与制作审查报告相同，在起诉书制作完成之后，系统会全文匹配其他案由的关键词，并高亮异议部分交由检察官确认是否合理。4.3基于司法材料的文本生成算法由于法律文书具有很强的规范性，因此制作文书的核心内容就在于从原数据中找到需要抽取的信息，填充至模板规定位置。为方便描述，现给出如下定义：1、D表示模板中所需要查找的内容集合，),...d,d(dDi21中存放了所有需要查找的内容；2、P表示D中每个内容对应存放的正则表达式集合，正则表达式用于从原数据材料中截取所需要的信息。由于原数据并不是标准的格式化数据，为针对少量数据的特殊性，P中的每个元素Pi与Di相对应，并且是一个集合。部分正则表达式如表4.1所示。正则表达式集合见附录1。3、T表示D中对应的填充内容。通过P中的正则表达式提取出的原数据信息会存放在T中，T中每个元素Ti可能包含多项内容，以集合形式存在。最后将Ti填充至D中对应位置。4、K表示每个案由一定会涉及关键词条集合。K中的内容是通过检察官人工梳理出来的，每个案由中涉及的词条都是其独有的。K中的每个元素Ki表示当前案由所包含的词条内容。表4.1部分正则表达式所对应Di中的内容适用场景Pi的内容{侦查机关认定的犯罪事实与意见}内容以“认定上述”结尾事实：(---)认定上述-内容以“上述”结尾事实：(---)上述-内容以换行符结尾事实：(---)\n

基于模板与规则的检察院认罪认罚办案系统的研究与实现24图4.4实验1相似度结果相比于普通的文本，法律文书的特殊性在于对关键情节的描述不容有误。比如短句“张三犯盗窃罪，盗窃3000元”与短句“张三犯盗窃罪，盗窃300000元”之间的整体相似度很高，但在司法体系中，两者的最终判处据结果是完全不同的。比如短句“张三盗窃3000元”与短句“张三抢劫3000元”之间的整体相似度也很高，但在司法体系中，两者在本质上是完全不同的。通过上述的两个例子可以看出，制作法律文本不仅要保证主要情节语句的通顺、合理，对于关键的情节描述更要准确。基于这一特点，本文设计了另一个实验。实验2会将上述算法入参中由法官挑选出的每个案由的关键词集合K作为文本得分评价指标。每个案由的得分Score通过公式4.1得出。(4.1)其中，)Num(Ki表示第i个案由内的关键词总数，其倒数表示该案由的关键词集合中每个关键词的权重。Np表示当前实验下，人工制作的文书中出现的关键词数量。最终得分Score表示当前文本的关键词得分。每条实验数据的Score均不会超过1。
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本文编号：2871879