隨著數(shù)字化存儲的法律案件文本數(shù)量的激增,法務工作者和普通大眾可以更輕松的對這些資料進行查閱,但從這些文本中檢索到有用的信息也會耗費大量時間,因此設計算法準確地查找信息非常有意義,相似案例推薦就是其中很重要的一環(huán)。本文提出了一個基于圖嵌入的無監(jiān)督法律文本表示算法,該算法結合了案件文本中包含的法律要素信息和文本的語義信息。首先抽取出每個案例所包含的法律要素,然后,在每一個法律要素維度生成一張子圖,節(jié)點為每一個案件,邊代表兩個案件包含該要素。進一步地,利用圖嵌入算法為每個案例生成每一個法律要素維度的向量表示,最后將不同維度的向量表示進行匯集,形成一個單獨的向量來表示文本,利用該向量來計算任意兩個案件的相似度�？紤]到不同法律要素的重要性程度不同,但法律法規(guī)中沒有明確的規(guī)定不同要素的重要性,因此,在匯集多個維度法律要素向量表示的時候,本文利用判決結果作為標簽訓練模型,使得模型能夠學習到不同要素之間的權重信息,利用這些權重信息得到一個文本的最終向量表示,進而計算案件的相似度。由于相似案例的認定在法律領域沒有嚴格的規(guī)定,即沒有一個充要條件來定義兩個案例的相似性,并且在刑事類案件領域缺乏權威的相似案例... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

word2vec兩種常用模型

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文18下面本文以鍵值對的查詢?yōu)槔�，給出注意力機制的具體定義，其具體過程如圖2-8所示。給定一個查詢問題Query，以及與之相關聯(lián)的鍵值對映射（Key-Value），其中Query，Key和Value都是向量。那么attention值的計算可以分為三個步驟。首先計算每一個Query與Key的相似程度，此處有三種不同的計算方式，第一種是點積法，其計算公式如式2-20所示：(,)=(2-20)其中，(,)表示查詢和第個關鍵字的相似程度。第二種是通用法，其計算公式如式2-21所示：(,)=(2-21)其中，是一個可以訓練的權重矩陣。還有一種是感知機法，其計算公式如式2-22所示：(,)=tanh(+)(2-22)+1212(,)1212*+*+*…………圖2-8注意力機制歸一化處理

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文23況。上述兩個部分的合并是作為尋找相似案例的輸入。值得一提的是，有些判決文書中，由于法院審理查明的案件事實和公訴機關指控的事實相同，為了書寫簡單，便不會再寫明經審理查明一段，而是在判決文書中明確表示公訴機關的起訴內容真實可靠，予以采納。由于這種情況比較常見，在這里本文特意指明，這種情況下，文本在采用數(shù)據的時候就會采集公訴機關指控部分的數(shù)據，作為案情描述的部分。3.2法律案件要素分析在考慮兩個案件是否相似時，實際上是在考慮兩個案件中所包含的法律要素是否相似，這些法律要素往往體現(xiàn)在被告人的行為上，是用于判定被告人是否觸犯某些法律法規(guī)，以及應該判處何種罪名，刑期時間長短的關鍵要素，對于不同類型的案件，往往有著不同的法律要素需要考慮，即每一種罪名對應著不同的法律要素�？紤]到法律領域數(shù)據集的因素，本文使用的數(shù)據集全都是我國的刑事類案件，因此本文主要針對我國刑事類案件進行建模。在大量閱讀刑事類案件判決文書并請教相應領域專家之后，本文分析得出我圖3-2案例判決文書式樣

【參考文獻】：
期刊論文
[1]司法類案的判斷標準及其運用[J]. 高尚.  法律科學(西北政法大學學報). 2020(01)
[2]基于主題模型的法院文本典型案例推薦[J]. 呂賓,侯偉亮.  微電子學與計算機. 2018(02)
[3]基于SimHash算法的案件輔助判決系統(tǒng)研究[J]. 李銳,游景揚,劉穩(wěn),王錦,陳建峽.  湖北工業(yè)大學學報. 2017(05)
[4]論類似案件的判斷[J]. 張騏.  中外法學. 2014(02)
[5]一種改進的基于向量空間文本相似度算法的研究與實現(xiàn)[J]. 李連,朱愛紅,蘇濤.  計算機應用與軟件. 2012(02)
[6]基于VSM的文本相似度計算的研究[J]. 郭慶琳,李艷梅,唐琦.  計算機應用研究. 2008(11)

碩士論文
[1]句子級和段落級的語義相似度算法的設計與實現(xiàn)[D]. 王明陽.北京郵電大學 2019
[2]面向法律案例檢索的文檔相似度計算研究[D]. 李蘭君.南京師范大學 2018
[3]基于深度學習的司法智能研究[D]. 鄧文超.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[4]基于自然語義處理的裁判文書推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 向李興.南京大學 2015



本文編號：3604337