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一种证据链关系图建模方法技术

技术编号:20391651 阅读:23 留言:0更新日期:2019-02-20 03:33
本发明专利技术公开了一种证据链关系图建模方法,属于可视化建模方法与法院审判业务相结合的应用技术。证据链关系图建模方法包括如下步骤:载入并分解双方证据列表,计算链头短文本,质证与采信,载入并分解事实文本、计算联结点短文本,计算链头短文本与联结点短文本的相似性并确立彼此的连接关系,绘制证据链关系图,输出证据链关系图的XML格式。本发明专利技术的方法能够辅助法官在审理案件时,通过可视化建模工具梳理证据并构建证据链,以更加直观的方式展现某个案件的证据与证据链接关系。

【技术实现步骤摘要】
一种证据链关系图建模方法
本专利技术公开了一种证据链关系图建模方法,属于可视化建模方法与法院审判业务相结合的应用技术。
技术介绍
裁判文书的写作是法官的一项基本功,而说理则是法官撰写裁判文书的基石。切实化解矛盾纠纷,彰显司法高效和公正,树立司法权威和公信,就必须把提高裁判文书的说理水平作为一项基本工作。力争让每件裁判文书,都能做到说理彻底充分,以审结案件。裁判文书说理还是彰显司法裁判的公正性,评价裁判文书的质量与水平的重要标准,是发挥裁判文书多重功能的重要因素。提高裁判文书质量已经成为提高审判质量和提升司法权威的重要障碍,存在严重影响司法公开、司法公正的实现。在当下社会矛盾居多的情况下,大量社会矛盾涌入法院,而司法资源本身的有限性,导致法官面临严重的工作压力,大量的案件有待于审理裁判、繁重的工作压力造成目前司法实践中普遍存在的裁判文书论证不足、说服力不足的弊端,同时使得当事人面对法院的判决,不理解法院是如何认定事实,又依据什么进行裁判,进而使其对裁判结果的公正性、合法性产生怀疑,直接导致上诉、申诉、缠诉等现象,因此加强裁判文书具有其现实意义。虽然许多法院为了提高裁判文书质量,提出了很多要求,建立健全了相关的工作机制,使得裁判文书的说理水平有所提高。但从全国范围看,裁判文书不重视说理、不会说理的情况依然存在,甚至会有错误百出的裁判文书。为了解决上述问题,通过文本分析智能化的方式完成文书的说理评估,比如TF-IDF提取关键词和LSA潜在语义分析,可以在一定程度上避免裁判文书说理的重大原则性错误,大大降低法官的工作量,减少相关技术性或非原则性的失误,做到说理时前后一致,给司法裁判带来极大的方便。另一层面,为了避免司法审判的不公正性,使用智能文本分析的方式,来检测一篇文书的说理是否合理,一定程度上保证了审判的公正性。并且在法官进行判案的时候,根据案件引用实体法时,可以用法条推荐系统为法官推送法条,法官在判案的时候就可以参考推荐的法条。所以,文本分析智能化的方式进行裁判文书说理评估是很有现实意义的。
技术实现思路
法官在处理实际的案件的时候总会面临各种问题,在没有一个专门设计的工具的情况下,如果遇到的案件比较复杂,就会产生以下一系列的问题:(1)案件中,来自各个当事人、检测机关等证据来源的证据数量大而且复杂,难以索引;(2)证据中的关键信息太多,在整体对比之前难以找到清晰的关联关系;(3)在推测出可能的事实情况之后,如果之前提交的证据可用性或者内容发生了变化,修改与其关联的事实信息也是非常麻烦的一件事。本专利技术要解决的问题就是针对上述的业务需求,设计一种通用的证据链关系建模语言用于描述证据链说理的过程;同时在这个语言的基础上开发出一套图形化的证据链关系建模工具,提供半自动化的、业务功能丰富的图形化建模工具,方便法官管理证据信息,可视化的展现证据和推理事实之间的关系,提高法官整理案件情况,撰写裁判文书的效率。本专利技术的技术方案为:1.本专利技术公开了一种证据链关系图建模方法,属于可视化建模方法与法院审判业务相结合的应用技术。证据链关系图建模方法包括如下步骤(如图1所示):步骤(1)录入并分解案件的原告证据(或者控诉方证据)和被告证据文本,获得双方证据列表,允许用户修正和编辑分解后的证据列表的文本。步骤(2)依据步骤(1)分解得到的双方证据列表,对证据列表的证据文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各证据的链头短文本,即获得每一个证据链体的若干个链头短文本,并将若干个链头短文本列于与之相关的证据下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑链头短文本。步骤(3)进行质证与采信操作,得到质证与采信后的证据列表及其链头短文本。步骤(4)载入并分解事实文本(该事实文本可能来自刑事起诉书的控诉内容或者是民事起诉状的事实描述),允许用户修正和编辑分解后的事实列表的文本;并对事实文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各事实的联结点短文本,即获得每一个事实的若干个联结点短文本,并将若干个联结点短文本列于与之相关的事实下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑联结点短文本。步骤(5)计算链头短文本与联结点短文本的相似性,并确定链头与联结点的连接关系。该相似性计算使用余弦距离做度量,并且设置阈值为0.9,即相似度大于等于0.9,就判定链头短文本与联结点短文本相关,并建立彼此的连接关系。步骤(6)依据链头与联结点的连接关系,绘制证据链关系图,该图包含证据链体、链头、联结点和事实节点,及其之间的连接关系。步骤(7)提供证据链关系图的XML格式。2.证据链关系模型中的实体,关系的定义以及规则如下:(1)关系模型中的实体分为四类,分别是:证据链体、链头、联结点和事实,其中证据链体描述的是单个证据,链头描述的是证据的关键信息,联结点描述的是证据中相互印证的关键信息所体现的事实文本,事实是来自刑事起诉书的控诉内容或者是民事起诉状的事实描述。(2)关系模型中的连接关系包括三种:“证据链体-链头”的连接关系,该关系由步骤(2)的计算结果确立;“链头-联结点”的连接关系,该关系由步骤(4)的结算结果确立;“联结点-事实”的连接关系,该结果由步骤(5)的结算结果确立。“证据链体-链头”的连接关系描述的是证据本身和证据关键信息之间的包含关系,“链头-联结点”的连接关系描述的是证据的关键信息独立或者部分地印证一个事实而产生的印证关系,“联结点-事实”的连接关系描述的是事实本身与之相关的关键信息之间的包含关系。(3)关系模型中的规则为:证据链体只能与链头相连接,一个证据链体可以产生多个链头,一个链头只能对应一个证据链体;一个链头可以与多个联结点相连接,联结点可以与多个链头连接,一个事实节点可以和多个联结点联系。3.根据权利要求1所述的证据信息录入以及分割方法,其特征在于在步骤(1)中将具有多个段落的原始证据文本分割成若干独立的证据信息,对于一个证据描述结束的判定标准包括:遇到换行符,遇到句号,以及有明确的汉字序号或者阿拉伯数字的序号表示作为各个证文本描述之间的分割界限等。4.根据权利要求1所述的证据文本要素抽取方式,其特征是在步骤(2)中根据4W1H关键要素提取策略,获得每个证据链体及每个事实的关键词集合,具体包括:步骤(2.1)对事实及证据信息进行分词,并分析语句依存结构关系,辅助使用正则表达式,提取关键要素What,即信息中涉及到的事物;步骤(2.2)使用正则表达式从事实及证据信息中提取关键要素When,即信息中涉及到的时间;步骤(2.3)对事实及证据信息进行分词,并分析词性、词组结构关系,提取关键要素Where,即信息中涉及到的地点;步骤(2.4)对事实及证据信息进行分词,并分析词性,提取关键要素Who,即信息中涉及到的当事人;步骤(2.5)使用正则表达式从事实及证据信息中提取关键要素Howmuch,即信息中涉及到的数量,主要包括金额和重量等。5.根据权利要求1所述的图形化的建模工具,建模工具中要绘制证据链关系图的三种连接关系,证据链关系图的三个连接关系分别由步骤(2)、步骤(4)和步骤(5)的计算结果确立,提供完整的图形工具来支持权利2中的模型定义和规则。6.根据权利要求1,以证据链关系图建模工具绘制的证据链关系图,除了可视化图形的存储形式外,还有XM本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.本专利技术公开了一种证据链关系图建模方法,属于可视化建模方法与法院审判业务相结合的应用技术。证据链关系图建模方法包括如下步骤:步骤(1)录入并分解案件的原告证据(或者控诉方证据)和被告证据文本,获得双方证据列表,允许用户修正和编辑分解后的证据列表的文本。步骤(2)依据步骤(1)分解得到的双方证据列表,对证据列表的证据文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各证据的链头短文本,即获得每一个证据链体的若干个链头短文本,并将若干个链头短文本列于与之相关的证据下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑链头短文本。步骤(3)进行质证与采信操作,得到质证与采信后的证据列表及其链头短文本。步骤(4)载入并分解事实文本(该事实文本可能来自刑事起诉书的控诉内容或者是民事起诉状的事实描述),允许用户修正和编辑分解后的事实列表的文本;并对事实文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各事实的联结点短文本,即获得每一个事实的若干个联结点短文本,并将若干个联结点短文本列于与之相关的事实下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑联结点短文本。步骤(5)计算链头短文本与联结点短文本的相似性,并确定链头与联结点的连接关系。该相似性计算使用余弦距离做度量,并且设置阈值为0.9,即相似度大于等于0.9,就判定链头短文本与联结点短文本相关,并建立彼此的连接关系。步骤(6)依据链头与联结点的连接关系,绘制证据链关系图,该图包含证据链体、链头、联结点和事实节点,及其之间的连接关系。步骤(7)提供证据链关系图的XML格式。...

【技术特征摘要】
1.本发明公开了一种证据链关系图建模方法,属于可视化建模方法与法院审判业务相结合的应用技术。证据链关系图建模方法包括如下步骤:步骤(1)录入并分解案件的原告证据(或者控诉方证据)和被告证据文本,获得双方证据列表,允许用户修正和编辑分解后的证据列表的文本。步骤(2)依据步骤(1)分解得到的双方证据列表,对证据列表的证据文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各证据的链头短文本,即获得每一个证据链体的若干个链头短文本,并将若干个链头短文本列于与之相关的证据下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑链头短文本。步骤(3)进行质证与采信操作,得到质证与采信后的证据列表及其链头短文本。步骤(4)载入并分解事实文本(该事实文本可能来自刑事起诉书的控诉内容或者是民事起诉状的事实描述),允许用户修正和编辑分解后的事实列表的文本;并对事实文本进行关键要素抽取,该关键要素抽取就是计算各事实的联结点短文本,即获得每一个事实的若干个联结点短文本,并将若干个联结点短文本列于与之相关的事实下方按序显示,并允许用户进行修正和编辑联结点短文本。步骤(5)计算链头短文本与联结点短文本的相似性,并确定链头与联结点的连接关系。该相似性计算使用余弦距离做度量,并且设置阈值为0.9,即相似度大于等于0.9,就判定链头短文本与联结点短文本相关,并建立彼此的连接关系。步骤(6)依据链头与联结点的连接关系,绘制证据链关系图,该图包含证据链体、链头、联结点和事实节点,及其之间的连接关系。步骤(7)提供证据链关系图的XML格式。2.证据链关系模型中的实体,关系的定义以及规则如下:(1)关系模型中的实体分为四类,分别是:证据链体、链头、联结点和事实,其中证据链体描述的是单个证据,链头描述的是证据的关键信息,联结点描述的是证据中相互印证的关键信息所体现的事实文本,事实是来自刑事起诉书的控诉内容或者是民事起诉状的事实描述。(2)关系模型中的连接关系包括三种:“证据链体-链头”的连接关系,该关系由步骤(2)的计算结果确立;“链头-联结点”的连接关系,该关系由步骤(4)的结算结果确立;“联结点-事实”的连接关系,该结果由步骤(5)的结算结果确立。“证据链体-链头”的连接关...

【专利技术属性】
技术研发人员:葛季栋李传艺赵斯蒙
申请(专利权)人:南京大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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