[发明专利]一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法

说明书

本发明公开了一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法，该方法包括：获取待判案的企业破产案件的案情描述文本；对文本进行分句、分词与向量化表示；将预先构建好的破产案件要素体系作为分类体系，将待判案件文本向量输入预先训练好的要素分类模型，得到该案件中存在的破产案件要素；对预先构建好的破产案件案例库中案件及当前待判案件的破产案件要素进行向量化表示，计算相似度进行类案推荐；将待判案件中代表破产案件要素的语句对应向量输入预先训练好的破产裁定模型中，得到判案结果。本发明与现有技术相比可以提高法官对企业破产案件的判案效率，避免破产案件中同案不同判的问题，提高破产案件判案的公正与权威。

技术领域

本发明涉及机器学习及深度学习技术领域，尤其是一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法。

背景技术

破产案件的数量多、类型化程度高，司法审判实务中“案多人少”的矛盾突出。同时，部分案件法律关系复杂，事实认定和法律分析的难度较大，一些“同案不同判”的现象降低了司法公信力，有待通过技术手段提升司法效率和司法公平。为了紧紧抓住处置“僵尸企业”这个牛鼻子，全面推进破产审判工作，解决破产案件启动难的问题，将破产审判专业化建设推上新台阶，实现破产审判信息化程度的新跨越。

综上所述，针对破产案件审理过程中事务性工作繁重、类案获取难度大、裁定标准理解不统一的问题，提出一种企业破产案件的智能辅助判案方法具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足而提出的一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法，采用基于机器学习与深度学习模型，构建企业破产案件要素分类模型，获得待判破产案件中存在的破产案件要素，计算待判案件破产要素与破产案件案例库其他案件要素间的相似度，进行类案推荐，同时构建企业破产裁定模型，输出模型判案结果，提高法官对企业破产案件的判案效率，有效解决破产案件启动难以及类案获取难度大的问题，将破产审判专业化建设推上新台阶，统一了裁定标准的理解，大大减轻案件审理过程中事务性工作，实现破产审判信息化程度的新跨越，提高法官对企业破产案件的判案效率，避免破产案件中同案不同判的问题，减少破产案件误判现象，提高破产案件判案的公正与权威。

实现本发明目的的具体技术方案是：一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法，其特点是采用构建企业破产裁定模型的方法，计算待判案件破产要素与破产案件案例库其他案件要素间的相似度进行类案推荐，其裁定模型的构建和判案结果输出包括以下具体步骤：

步骤1：获取待判案件信息

将待判案的企业破产案件的案情描述以文本的形式输入，获取待判案的企业破产案件的案件情况描述。

步骤2：对待判案件信息进行向量化表示

将步骤1中的案件情况描述的文本进行中文分句，并对每个句子进行中文分词，将分词后的句子输入利用预先训练好的词向量模型，得到每一句的句向量表示，然后得到该待判破产案件的文本向量。

步骤3：对待判案件进行破产要素分类

将预先构建好的破产案件要素体系作为案件描述句子分类体系，将步骤2中向量化处理后的案件文本向量分句输入预先训练好的要素分类模型，根据要素分类模型的输出，得到每一个句子对应的破产案件要素。

步骤4：类案推荐

对预先构建好的破产案件案例库中案件的破产案件要素，以及步骤3处理后获得的当前待判案件中存在的破产案件要素进行One-Hot向量化表示，计算待判案件要素向量及案例库其他案件要素向量的相似度，选取相似度最高的部分案件，得到与待判破产案件相似的类案资料；

步骤5：破产结果辅助裁定

提取步骤3处理后得到的待判案件信息中代表破产案件要素的语句的文本向量，将向量输入预先训练好的破产裁定模型中，根据所述破产裁定模型的输出得到判案结果。