The embodiment of the present invention discloses a classification method, a classification device and corresponding electronic devices for legal related texts, which are applied in the field of semantic recognition technology. The method includes: identifying and determining at least one element information of any legal-related text in multiple legal-related texts through a pre-constructed semantic recognition model, then classifying and processing any legal-related text according to at least one element information, and then establishing an index relationship between any legal-related text in multiple legal-related texts and its corresponding at least one category. And store it. The embodiment of the present invention realizes the intelligent recognition of legal related text element information, improves the efficiency of extracting element information while guaranteeing the accuracy of extracting. In addition, the legal related text is automatically classified according to the identified element information, thus providing a reliable guarantee for efficient and accurate retrieval of legal related text in the follow-up.
【技术实现步骤摘要】
法律相关文本的归类方法、归类装置及相应的电子设备
本专利技术实施例涉及语义识别
,特别是涉及一种法律相关文本的归类方法、归类装置及相应的电子设备。
技术介绍
裁判文书作为诉讼活动结果的载体,是人民法院确定和分配当事人实体权利义务的惟一凭证,也是律师、公司法务人员、学者、其他法律工作者了解、研究具体司法实践的重要文献资料。根据中国裁判文书网数据显示,迄今为止该网站已收录公开裁判文书5013万余篇,且正以每天近万篇的数量增加,如此庞大数量的裁判文书,需要合理的归类方法,使得裁判文书的检索查找更具效率。目前,在对裁判文书进行归档时,需要人工阅读每篇裁判文书,然后提取并记录裁判文书的基本信息关键字(如案号、原告、被告等),然而,根据现行的人工提取并记录裁判文书基本信息关键字的方式,需要工作人员一篇篇阅读裁判文书的相关内容,才能确定需要记录的基本信息关键字,效率低下且容易出错。专利技术人在具体实施过程中,发现现有技术中在裁判文书归档时,存在人工提取并记录裁判文书基本信息关键字效率低且易出错的问题,以及存在没有合理的法律相关文本归类方法的问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种法律相关文本的归类方法、归类装置及相应的电子设备,能够解决人工提取并记录法律相关文本基本信息关键字效率低且易出错的问题,以及没有合理的法律相关文本归类方法的问题。为了解决上述问题,本专利技术实施例主要提供如下技术方案:第一方面,提供了一种法律相关文本的归类方法,该方法包括:通过预先构建的语义识别模型,识别确定多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息;根据至少一个要 ...
【技术保护点】
1.一种法律相关文本的归类方法,其特征在于,包括:通过预先构建的语义识别模型,识别确定多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息;根据所述至少一个要素信息对所述任一法律相关文本进行归类处理;建立所述多个法律相关文本中任一法律相关文本与其相应的至少一个类别的索引关系,并进行存储。
【技术特征摘要】
1.一种法律相关文本的归类方法,其特征在于,包括:通过预先构建的语义识别模型,识别确定多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息;根据所述至少一个要素信息对所述任一法律相关文本进行归类处理;建立所述多个法律相关文本中任一法律相关文本与其相应的至少一个类别的索引关系,并进行存储。2.根据权利要求1所述的法律相关文本的归类方法,其特征在于,所述通过预先构建的语义识别模型,识别确定多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息,包括:确定各个法律相关文本的类型;根据所述各个法律相关文本的类型,通过预先构建的语义识别模型,识别确定所述多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息。3.根据权利要求1或2所述的法律相关文本的归类方法,其特征在于,所述预先构建的语义识别模型包括要素信息的语义特征库,所述通过预先构建的语音识别模型,识别确定多个法律相关文本中任一法律相关文本的至少一个要素信息,包括:将所述多个法律相关文本中任一法律相关文本的相应文本内容与所述语义特征库进行匹配;如果所述相应文本内容与所述语义特征库匹配成功,则确定所述相应文本内容为所述法律相关文本的要素信息。4.根据权利要求1所述的法律相关文本的归类方法,其特征在于,该方法还包括:依据接收到的包括检索内容的检索请求,基于根据所述检索内容确定的索引关系,查找确定与所述检索内容相匹配的法律相关文本。5.根据权利要求4所述的法律相关文本的归类方法,其特征在于,所述依据接收到的包括检索内容的检索请求,基于所述索引关系,查找确定与所述检索内容相匹配的法律相关文本,包括:对所述检索内容进行语义识别,确定所述检索内容对应的法律相关文本的类别;基于确定的所述检索内容对应的法律相关文本的类别与法律相关文本的索引关...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙理,李倩,谷博,梁梦婕,
申请(专利权)人:出门问问信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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