一种用于协助法官的机器人及其工作方法技术

本发明专利技术公开了一种用于协助法官的机器人，包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接；本发明专利技术具备自主学习能力的强人工智能产品，能够立足人工智能的当下地位，分别在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案，能够协助法官办案，从而大大提升办案效率和质量。

A robot for assisting judges and its working methods

The invention discloses a robot for assisting judges, which comprises a software part and a hardware part. The software part comprises an autonomous learning system, a natural language processing system and a legal knowledge map. The hardware part comprises a trunk, a speech recognition device, an image recognition device, a driving device and a controller, a speech recognition device, and a speech recognition device. The image recognition device, the driving device and the controller are all arranged in the trunk, and the speech recognition device, the image recognition device and the driving device are connected with the controller; the strong artificial intelligence product with the independent learning ability of the invention can be based on the current status of the artificial intelligence, and the program part and the entity of each case are respectively arranged. Some of them assist judges in handling cases and assist judges in handling cases, thus greatly improving the efficiency and quality of handling cases.

【技术实现步骤摘要】
一种用于协助法官的机器人及其工作方法
本专利技术涉及一种用于协助法官的机器人及其工作方法。
技术介绍
法律是用来解决实际问题的，因此在法学理论中，效率价值是法律众多价值取向中不可获取的一环。2015年5月实行立案登记制后，国内法院案件数量一直呈递增状态。同样的，法官员额制改革刚刚在全国完成，全国近20万名法官被缩减至12万余名。也就是说，案多人少目前已成为国内法院的普遍现状，尤其是在沿海及经济发达地区，每个法院的案件动辄年均在万件以上，一线法官工作压力繁重，急需一款审判辅助工具提高工作效率，这也是人工智能进军法律审判领域的直接动因。因此，特别需要一种用于协助法官的机器人，具备自主学习能力的强人工智能产品，能够协助法官办案，从而大大提升办案效率和质量，以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中的缺陷，提供一种用于协助法官的机器人，具备自主学习能力的强人工智能产品，能够帮助法官分担工作，从而大大提升办案效率和质量，来解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种用于协助法官的机器人，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。为了进一步实现本专利技术，所述自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。为了进一步实现本专利技术，所述自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。为了进一步实现本专利技术，所述法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其法官逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。为了进一步实现本专利技术，所述控制器采用包括ARM处理器的工控板。一种用于协助法官办案的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案。为了进一步实现本专利技术，所述程序部分协助法官办案的步骤如下：（1）在庭前准备阶段，法律知识图谱自动梳理出待审事实，自动生成庭审提纲，并推送到庭审系统中。（2）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。为了进一步实现本专利技术，所述实体部分协助法官办案的步骤如下：（1）自主学习系统能对一审判决书、上诉状等材料先期进行分析。（2）识别出影响案件定罪量刑的实体要素及当事人上诉的理由。有益效果众所周知，一起案件的审判分为实体和程序两部分，案件程序内容的审判主要是严格依照程序法规定，对庭审、证据等影响案件审判的因素设立一个具体标准，只要对照标准严格执行即可；而案件实体内容的审判需要结合人伦道德、时机等合理性因素进行判断，这就需要人类特有的价值取向去思考，而目前全世界的人工智能都还做不到这一点，且一旦赋予了机器此种思考能力，那么其就有可能被赋予人格性，就有了替代人类的能力。因此，本款专利技术作为具有学习能力的强人工智能，其主要目的不是替代法官，而是成为审判辅助工具，具体来说，本专利技术能够立足人工智能的当下地位，分别在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案，能够协助法官办案，从而大大提升办案效率和质量。附图说明图1为本专利技术用于协助法官的机器人的电路连接框图。附图标记说明：1、躯干；2、语音识别装置；3、图像识别装置；4、驱动装置；5、控制器。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步地详细的说明，这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，本具体实施的方向以图1方向为标准。如图1所示，本专利技术一种用于协助法官的机器人包括软件部分和硬件部分，软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，硬件部分包括躯干1、语音识别装置2、图像识别装置3、驱动装置4和控制器5，其中：自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法律知识图谱具有逻辑分析和推理能力，赋予其法官逻辑去分析法律问题，而不是仅仅是套用模板，可以解决复杂多变的法律情形。躯干1采用现有技术，其形状不受限制，可以采用任何形状，躯干1主要用于装载各零部件。语音识别装置2与控制器5信号连接，语音识别装置2属于现有技术范畴，语音识别装置2设置在躯干1内部，语音识别装置2对语音对话各种语音数据进行识别处理，最终得到识别结果，并将最终的识别结果发送到控制器5。图像识别装置3与控制器5信号连接，图像识别装置3属于现有技术范畴，图像识别装置3设置在躯干1内，图像识别装置3对在实体办案中进行图像识别，例如在当事人的神情，被害人受伤部位的识别等，并将识别结果发送到控制器5内。驱动装置4与控制器5信号连接，驱动装置4属于现有技术范畴，驱动装置4用于驱动法官机器人移动。控制器5用于处理所有的信号源，控制器5采用现有技术，控制器5可以采用包括ARM处理器的工控板。一种用于协助法官的机器人的工作方法，包括在每起案件的程序部分和实体部分协助法官办案，程序部分协助法官工作的步骤如下：（1）在庭前准备阶段，法律知识图谱自动梳理出待审事实，自动生成庭审提纲，并推送到庭审系统中。（2）在庭审过程中，自主学习系统和自动语言处理系统根据诉讼法规定执行庭审程序，将各方内容记录在案，并自动生成庭审记录。实体办案如何协助法官工作的步骤如下：（1）自主学习系统能对一审判决书、上诉状等材料先期进行分析。（2）识别出影响案件定罪量刑的实体要素及当事人上诉的理由，例如：被害人受伤的部位为面部，受伤程度为重伤，当事人上诉理由为认为自己属于正当防卫，认为被害人受伤程度未达到重伤等信息。在庭审结束后，对案情要素进行进一步提取，根据法官进一步认定的内容，基于大数据库向其推送更为精准的相似案例、裁判尺度、法律法规等服务，并自动统计同类案件不同判决率供法官参考，最终帮助法官完成裁判文书撰写。以上所述仅为本专利技术的较佳实施方式，本专利技术并不局限于上述实施方式，在实施过程中可能存在局部微小的结构改动，如果对本专利技术的各种改动或变型不脱离本专利技术的精神和范围，且属于本专利技术的权利要求和等同技术范围之内，则本专利技术也意图包含这些改动和变型。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于协助法官的机器人，其特征在于，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。

【技术特征摘要】
1.一种用于协助法官的机器人，其特征在于，包括软件部分和硬件部分，所述软件部分包括自主学习系统、自然语言处理系统及法律知识图谱，所述硬件部分包括躯干、语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器，所述语音识别装置、图像识别装置、驱动装置和控制器均设置在躯干内部，所述语音识别装置、图像识别装置和驱动装置均与控制器连接。2.根据权利要求1所述的用于协助法官的机器人，其特征在于，所述自主学习系统是在理解语义的基础上，通过机器学习中的双向LSTM和GAN来训练计算机，从而能够自动地识别和学习每个法律问题的答案，以及每个案例的分析预估。3.根据权利要求1所述的用于协助法官的机器人，其特征在于，所述自然语言处理系统是基于海量的法律文书、法规法条、法律知识库进行信息抽取，不仅仅是对比关键词，而是真正地让机器理解语义，构建上下文逻辑关系。4.根据权利要求1所述的用于协助法官的机器人，其特征在于，所述法律知识图谱是针对法律领域特定的逻辑结构，研发的法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李倩，
申请(专利权)人：广州法通信息咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44