[发明专利]基于知识图谱的法律文书生成方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于知识图谱的法律文书生成方法，其特征在于，包括：

获取历史案件的第一卷宗数据，并按照预设格式对所述第一卷宗数据进行文本转化，得到第二卷宗数据；

从所述第二卷宗数据中获取所述历史案件的多个审判要素，并确定各所述审判要素之间的相似度；

将多个所述审判要素作为节点，并将各所述审判要素之间的相似度作为节点之间的关系，生成案件知识图谱，所述案件知识图谱包括所述历史案件的裁判结果；

获取待处理案件的卷宗数据，从所述卷宗数据中提取多个目标审判要素，并确定各所述目标审判要素之间的相似度；

根据多个所述目标审判要素和各所述目标审判要素之间的相似度，从所述案件知识图谱中确定所述待处理案件对应的目标裁判结果；

根据所述目标裁判结果和所述卷宗数据，生成所述待处理案件的法律文书。

2.如权利要求1所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述从所述第二卷宗数据中获取所述历史案件的多个审判要素，并确定各所述审判要素之间的相似度，包括：

基于预设的文本分类模型，对所述第二卷宗数据中的卷宗材料进行分类，得到所述卷宗材料的类型信息；

根据预设的关键词提取模型和所述类型信息，从每个所述卷宗材料中提取多个关键词，并将每个所述关键词作为审判要素；

将多个所述审判要素输入至预设的语义相似度模型进行处理，以确定每两个所述审判要素之间的相似度。

3.如权利要求2所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述关键词提取模型包括多个词集模型；所述根据预设的关键词提取模型和所述类型信息，从每个所述卷宗材料中提取多个关键词，包括：

根据所述类型信息从多个所述词集模型中选取目标词集模型，并建立所述目标词集模型与每个所述卷宗材料之间的对应关系；

将每个所述卷宗材料输入至各自对应的所述目标词集模型进行识别，得到多个关键词。

4.如权利要求2所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述语义相似度模型包括输入层、表示层和匹配层；所述将多个所述审判要素输入至所述语义相似度模型进行处理，以确定每两个所述审判要素之间的相似度，包括：

将多个所述审判要素输入至所述输入层进行映射，以获取每个所述审判要素的词特征向量；

将每个所述审判要素的词特征向量输入至所述表示层进行处理，得到每个所述审判要素的低纬语义向量；

将每个所述审判要素的低纬语义向量输入至所述匹配层进行计算，得到每两个所述低纬语义向量之间的余弦距离；

根据每两个所述低纬语义向量之间的余弦距离，确定每两个所述审判要素之间的相似度。

5.如权利要求1-4中任一项所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述根据所述目标裁判结果和所述卷宗数据，生成所述待处理案件的法律文书，包括：

从所述卷宗数据中获取案件当事人的抗辩记录数据；

根据所述抗辩记录数据，确定所述待处理案件的争议焦点信息；

确定所述争议焦点信息对应的案件说理模版；

根据所述案件说理模版、多个所述目标审判要素和所述目标裁判结果，生成所述待处理案件的法律文书。

6.如权利要求5所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述根据所述案件说理模版、多个所述目标审判要素和所述目标裁判结果，生成所述待处理案件的法律文书，包括：

根据所述案件说理模版和多个所述目标审判要素，生成所述待处理案件的案件说理结果；

确定所述目标裁判结果中的裁判说理结果；

在所述目标裁判结果中将所述裁判说理结果替换为所述案件说理结果，以获取所述待处理案件的法律文书。

7.如权利要求5所述的法律文书生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述卷宗数据不包括案件当事人的抗辩记录数据，则从所述卷宗数据中获取所述案件当事人的主体信息以及审理过程信息；

根据所述主体信息、审理过程信息和所述目标裁判结果，生成所述待处理案件的法律文书。