一种法律咨询信息智能答复方法及平台技术

本申请实施例公开了一种智能查询方法和平台。所述方法包括：获取用户输入的咨询信息；根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别；根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息；在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件,并将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户。本申请实施例提供的智能查询技术方案，根据用户输入的咨询信息自动显示提示，引导用户完善查询要素信息，并根据要素信息向用户推送历史法律案件作为参考，相比现有技术查询功能更智能、更准确且更高效。

【技术实现步骤摘要】
一种法律咨询信息智能答复方法及平台
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种法律咨询信息智能答复方法及平台。
技术介绍
目前用户若想了解自身案情如何处理，只能通过案卷的翻阅等来查找，效率低，且费时费力，不全面精准，也难以找到类同案情的可供参考的历史法律案件等相关信息。
技术实现思路
本申请提供了一种法律咨询信息智能答复方法及平台，以法律咨询的效率和准确度。第一方面，本申请提供了一种法律咨询信息智能答复方法，所述方法包括：获取用户输入的咨询信息；根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别；根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息；在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件,并将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户。所述方法，在所述根据分类模型确定所述咨询信息的归属类别之前，还包括：根据法律专业分类及样例历史法律案件，创建所述分类模型，所述分类模型为树状结构，每个节点对应有匹配节点分类的正则表达式；同时根据各样例历史法律案件归属的叶子节点，为各样例历史法律案件打上归属类别标签；根据所述分类模型中各个叶子节点对应的样例历史法律案件，训练得到各叶子节点对应的要素模型，各叶子节点对应的要素模型中包括：该叶子节点对应类别的要素抽取规则。所述方法，在所述根据分类模型确定所述咨询信息的归属类别之前，所述方法还包括：根据所述分类模型，对历史法律案件分类，确定各历史法律案件的归属类别；根据各历史法律案件的归属类别对应的要素模型，抽取各历史法律案件的要素信息。其中，若根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别时，未匹配到分类模型的叶子节点，则所述方法还包括：根据当前在所述分类模型中匹配到的节点，获取该匹配到的节点的所有叶子节点对应的分类类别，根据获取到的分类类别，提示用户进一步补充所述咨询信息的类别相关信息，直至匹配到所述分类模型的叶子节点，并打上匹配到的叶子节点对应的归属类别标签，所述咨询信息的归属类别即匹配到的叶子节点指示的类别；和/或，所述方法还包括：若根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息时，未抽取到，则根据归属类别对应的要素模型，提示用户进一步补充所述咨询信息的要素相关信息，直至抽取成功。其中，所述在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件；具体为：所述在归属类别相同的历史法律案件中，根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息，计算各历史法律案件与所述咨询信息的相似度，将相似度分数最高的预设数目的历史法律案件确认为与所述咨询信息匹配的历史法律案件；其中，所述各历史法律案件的相似度分数等于所述咨询信息中包含的各要素在对应历史法律案件中的要素分数的叠加，其中，第i个要素为n为所述咨询信息中包含的要素中的第i个要素，n为所述咨询信息中包含的要素的个数；或者，所述第i个要素为所述咨询信息与对应的历史法律案件共同包含的要素中的第i个要素，n为所述咨询信息与对应的历史法律案件包含的共同的要素的个数；所述要素值和所述权重的值预先设定。若存在多个要素分数相同且最大的历史法律案件，获取所述要素分数最高且包含要素信息种类最多的历史法律案件的信息，所述要素分数最高且包含要素信息种类最多的历史法律案件的信息为与所述最终要素信息相匹配的历史法律案件信息。若存在多个要素分数相同且最大的历史法律案件，且所述多个要素分数相同且最大的历史法律案件中存在多个要素种类相同且最多的历史法律案件，获取所述要素分数最高且包含要素信息种类最多且文本字数最少的历史法律案件的信息，所述要素分数最高且包含要素信息种类最多且文本字数最少的历史法律案件的信息为与所述最终要素信息相匹配的历史法律案件信息。若存在多个所述要素分数相同且最大、而且要素种类相同且最多、而且文本字数最少的历史法律案件，获取所述要素分数最高且要素种类最多且文本字数最少且要素值之间位置关系最近的历史法律案件的信息，所述要素分数最高且要素种类最多且文本字数最少且要素值之间位置关系最近的历史法律案件为与所述最终要素信息相匹配的历史法律案件。其中，所述将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户，具体包括：将匹配到的历史法律案件的案情信息、判决信息、律师信息中的一项或多项作为咨询结果返回给用户。第二方面，本申请还提供了一种法律咨询信息智能答复平台，所述平台包括：输入信息获取单元，用于获取用户输入的咨询信息；类别确定单元，用于根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别；要素抽取单元，用于根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息；匹配单元，用于在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件,并将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户。本申请实施例提供的智能查询技术方案，能够根据用户输入的咨询信息自动显示提示，引导用户完善查询要素信息，并根据要素信息向用户推送准确的历史法律案件作为参考，查询功能更智能，效率更高。附图说明为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请提供的一种法律咨询信息智能答复方法的流程示意图；图2为本申请提供的一种法律咨询信息智能答复平台的框图。具体实施方式本申请在于为用户提供智能咨询功能，当用户输入想咨询的问题时，根据用户输入的问题来引导用户输入完整的要素信息，再根据完整的要素信息查询相匹配的历史法律案件信息，从而高效地为用户推送准确的查询结果。例如用户想要咨询离婚案件，输入“离婚”进行查询，本申请提供的智能查询方法和平台获取到用户输入的信息，得知用户的问题为离婚分类，由于离婚案件涉及多种问题子分类，故向用户显示提示，例如显示“您想要咨询以下问题：变更抚养权、变更抚养费、离婚后财产纠纷、探望权纠纷”等，供用户进一步输入具体的信息，当用户输入的信息不再有下一级分类时，不再显示提示，然后根据用户输入的所有信息查询到对应的历史法律案件并推送给用户参考。本申请首先需要建立历史法律案件数据库，并建立要素模型。所述要素信息为案件案情的关键信息，例如适用法律种类、裁判要点、相关法条、判决结果、判决理由、案情要点等，将所有法律咨询涉及的要素信息综合并分类，保存于数据表或者根据要素信息构建搜索模型，从而得到要素模型。将历史法律案件分类，所述分类可以根据法律分类情况逐级分类，建立历史法律案件数据库，并使用要素模型进行要素信息提取，每个历史法律案件中包含的要素信息与该案件对应，每个历史法律案件中提取到的要素信息可以作为历史法律案件的标签。参见图1，为本申请提供的一种法律咨询信息智能答复方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：步骤S101，获取用户输入的咨询信息。其中，其中，用户在用户界面的输入框输入咨询信息，或者通过用户界面的选择列表选择显示给用户的咨询信息，由用户界面获取用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种法律咨询信息智能答复方法，其特征在于，包括：获取用户输入的咨询信息；根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别；根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息；在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件,并将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户。

【技术特征摘要】
1.一种法律咨询信息智能答复方法，其特征在于，包括：获取用户输入的咨询信息；根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别；根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息；在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件,并将匹配到的历史法律案件的相关信息作为咨询结果返回给用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据分类模型确定所述咨询信息的归属类别之前，还包括：根据法律专业分类及样例历史法律案件，创建所述分类模型，所述分类模型为树状结构，每个节点对应有匹配节点分类的正则表达式；同时根据各样例历史法律案件归属的叶子节点，为各样例历史法律案件打上归属类别标签；根据所述分类模型中各个叶子节点对应的样例历史法律案件，训练得到各叶子节点对应的要素模型，各叶子节点对应的要素模型中包括：该叶子节点对应类别的要素抽取规则。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据分类模型确定所述咨询信息的归属类别之前，所述方法还包括：根据所述分类模型，对历史法律案件分类，确定各历史法律案件的归属类别；根据各历史法律案件的归属类别对应的要素模型，抽取各历史法律案件的要素信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若根据法律案件的分类模型确定所述咨询信息的归属类别时，未匹配到分类模型的叶子节点，则所述方法还包括：根据当前在所述分类模型中匹配到的节点，获取该匹配到的节点的所有叶子节点对应的分类类别，根据获取到的分类类别，提示用户进一步补充所述咨询信息的类别相关信息，直至匹配到所述分类模型的叶子节点，并打上匹配到的叶子节点对应的归属类别标签，所述咨询信息的归属类别即匹配到的叶子节点指示的类别；和/或，所述方法还包括：若根据归属类别对应的要素模型,抽取所述咨询信息包含的要素信息时，未抽取到，则根据归属类别对应的要素模型，提示用户进一步补充所述咨询信息的要素相关信息，直至抽取成功。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在归属类别相同的历史法律案件中,根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息,确认与所述咨询信息匹配的历史法律案件；具体为：所述在归属类别相同的历史法律案件中，根据各历史法律案件的要素信息及所述咨询信息中包含的要素信息，计算各历史法律案件与所述咨询信息的相似度，将相似度分数最高的预设数目的历史法律案件确认为与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹晓，张青，程剑华，蒋宏飞，晋耀红，杨凯程，
申请(专利权)人：北京神州泰岳软件股份有限公司，中科鼎富北京科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11