[发明专利]一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法

说明书

本发明公开了一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法，包括规则配置、自动研判及前端呈现三个步骤，通过OCR文字识别，实现自动编目文书分类，并按结构化要素提取数据，实现规则引擎自动研判，将违法情形、法律法规、监督要点及预警级别以可视化的方式呈现出来。本发明自动识别违法情形并风险预警，帮助检察官快速掌握案件违法事实，极大节省了检察官办案的时间和精力，提高办案效率。

技术领域

本发明涉及一种自动识别案件的方法，尤其涉及一种自动识别案件符合起诉条件未在指定期限内立案的方法。

背景技术

为落实民事诉讼的各个环节，切实保障当事人的诉讼权利，符合起诉条件法院未在指定期限立案的违法行为是审判过程中审判人员违法重点监督的内容。当当事人具备起诉条件时，若由于法院怠于执行，至使立案超期，会对当事人的权益造成损害。以往，检察机关发现此类违法行为主要通过当事申诉，通过人工记录核实的方式进行处理，不但需要耗费大量的精力，且处理时间长，容易出现差错。现如今，随着大数据、人工智能技术的突飞发展，前沿科技与民事检察监督业务进行深度融合，通过对海量卷宗的数据处理、智能研判，使检察机关依职权发现审判过程违法不再是难事，但由于法院卷宗中文书编写存在地域性差异、案件涉及一审、二审、再审等审判程序复杂等实际问题，目前并未出现有可以从上述案件中自动识别符合起诉条件法院未在指定期限立案的方法或系统，因此，亟需提供一种自动识别案件符合起诉条件未在指定期限内立案的方法，不但能够极大促进了法院审判过程立案管理规范化，还极大节省了检察官办案的时间和精力。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法，包含规则配置、自动研判、前端呈现三个步骤，具体操作步骤如下：

步骤一：将结构化要素提取规则配置到数据库中；将违法情形对应的名称、法律法规、预警级别配置到数据库中；将研判规则配置到规则引擎中，完成规则引擎与结构化要素的关系对应配置，完成规则引擎规则与违法情形的关系对应配置；

步骤二：系统后台上传民事审判过程卷宗，经过OCR文本识别、文书自动归类，结构化要素提取后，由规则引擎完成自动研判，然后将命中了研判规则的案件标识，违法情标识、文件标识、结构化要素名称保存到系统数据库中；

步骤三：前端检察案件办理页面中，系统以jquery图层可视化方式将违法情形、监督要点、法律法规及预警级别动态呈现给检察官。

进一步地，针对违法情形从特定卷宗文书中提取该违法情形研判规则所需要的结构化要素，并将结构化要素规则存储于系统数据库中；结构化要素包括：立案日期、受案日期、收到诉状日期。

进一步地，将提取的案件结构化要素送入规则引擎中，实现自动化研判，规则引擎将命中规则的案件标识、违法情形标识、文件标识、结构化要素名称一并返回系统并存储。

进一步地，自动研判前需要完成录入卷的数据处理，数据处理的具体过程为：

L001：在系统后台上传卷宗到服务器上；

L002：卷宗文件存储至DFS文件服务器，对卷宗文件中的非图片卷宗文件格式先转换为jpg图片，并存储至DFS文件服务器；

L003：将格式转换后的卷宗图片数据作为参数传入OCR文本识别接口requestForHttp(GlobalContext.getProperty(ocr.url),params)，该接口返回json格式的数据报文；

L004：将L003步骤中OCR文本识别后返回的json报文解析出带xy坐标的监督要点文本数据，存储至数据库；