一种赔偿金的预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种赔偿金的预测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待预测案件的判决文件；根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；其中，所述预测模型是基于随机森林训练得到的；用于训练所述预测模型的训练样本包括：历史案件的判决文件、每个历史案件中判决的赔偿金数值；所述案件属于肖像权判赔案件。该实施方式能够通过引入大数据机器学习建模的方法，根据训练好的预测模型对肖像权判赔案件进行预测，确定对该案件预测的赔偿金数值，克服了当前肖像权判赔案件中量化标准不统一，难以量化的问题；此外，本发明专利技术中的方法还能辅助法院对肖像权判赔案件进行裁决。

A prediction method and device of compensation

【技术实现步骤摘要】
一种赔偿金的预测方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种赔偿金的预测方法和装置。
技术介绍
法院等政府机构，经常受理大量肖像权侵权案件。民事诉讼的法律条款中没有具体的量化规则作为量刑赔偿的参考依据，因此在审理明星肖像权侵权案时，通常由法官根据情节严重程度、侵权范围大小、社会影响程度、造成经济损失等要素来进行判决。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：1)法务工作人员通常需要查询大量的相似案例，且案例之间相似度不好界定，人工工作量较大。2)在法官审理肖像权侵权案时，判决结果受法官主观影响较大，没有形成规范化标准化的判决依据。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种赔偿金的预测方法和装置，能够通过引入大数据机器学习建模的方法，根据训练好的预测模型对肖像权判赔案件进行预测，确定对该案件预测的赔偿金数值，克服了当前肖像权判赔案件中量化标准不统一，难以量化的问题；此外，本专利技术中的方法还能辅助法院对肖像权判赔案件进行裁决。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种赔偿金的预测方法，包括：获取待预测案件的判决文件；根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；其中，所述预测模型是基于随机森林训练得到的；用于训练所述预测模型的训练样本包括：历史案件的判决文件、每个历史案件中判决的赔偿金数值；所述案件属于肖像权判赔案件。可选地，还包括：基于预设的特征维度，对所述历史案件的判决文件进行信息抽取，确定各个历史案件中每个特征维度的特征数值；以各个历史案件中特征维度的特征数值作为模型输入、以各个历史案件中判决的赔偿金数值作为模型输出，基于随机森林训练得到所述预测模型；所述预设的特征维度包括：原告影响力、原告肖像被使用程度、原告诉求的赔偿金数值。可选地，按如下方法确定所述原告影响力的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告姓名和原告身份；根据所述原告姓名和原告身份判断所述原告是否存在于预设的人物数据库中；若存在，按照预设方式对该原告的影响力进行评估，确定所述原告影响力的特征数值；若不存在，则将预设方式中的影响力下限阈值作为所述原告影响力的特征数值。可选地，按如下方法确定所述原告肖像被使用程度的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用；按照预设的权值设置方式，根据原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用进行加权计算，确定加权计算数值结果；以所述加权计算数值结果作为所述原告肖像被使用程度的特征数值。可选地，按如下方法确定所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告诉求的原始赔偿金；对所有历史案件中原告诉求的原始赔偿金进行离散化处理；以离散化处理后的数值结果作为所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值。根据本专利技术实施例的再一个方面，提供了一种赔偿金的预测装置，包括：获取模块，用于获取待预测案件的判决文件；预测模块，用于根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；其中，所述预测模型是基于随机森林训练得到的；用于训练所述预测模型的训练样本包括：历史案件的判决文件、每个历史案件中判决的赔偿金数值；所述案件属于肖像权判赔案件。可选地，所述预测模块还用于：基于预设的特征维度，对所述历史案件的判决文件进行信息抽取，确定各个历史案件中每个特征维度的特征数值；以各个历史案件中特征维度的特征数值作为模型输入、以各个历史案件中判决的赔偿金数值作为模型输出，基于随机森林训练得到所述预测模型；所述预设的特征维度包括：原告影响力、原告肖像被使用程度、原告诉求的赔偿金数值。可选地，所述预测模块按如下方法确定所述原告影响力的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告姓名和原告身份；根据所述原告姓名和原告身份判断所述原告是否存在于预设的人物数据库中；若存在，按照预设方式对该原告的影响力进行评估，确定所述原告影响力的特征数值；若不存在，则将预设方式中的影响力下限阈值作为所述原告影响力的特征数值。可选地，所述预测模块按如下方法确定所述原告肖像被使用程度的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用；按照预设的权值设置方式，根据原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用进行加权计算，确定加权计算数值结果；以所述加权计算数值结果作为所述原告肖像被使用程度的特征数值。可选地，所述预测模块按如下方法确定所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值：根据判决文件的文本信息确定原告诉求的原始赔偿金；对所有历史案件中原告诉求的原始赔偿金进行离散化处理；以离散化处理后的数值结果作为所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种赔偿金的预测电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术提供的赔偿金的预测方法。根据本专利技术实施例的还一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术提供的赔偿金的预测方法。上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用根据训练好的预测模型对肖像权判赔案件进行预测，确定对该案件预测的赔偿金数值的技术手段，所以克服了当前肖像权判赔案件中量化标准不统一，难以量化的技术问题，进而提供了规范化标准化的判决依据，还能够辅助法院对肖像权判赔案件进行裁决。上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。附图说明附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：图1是根据本专利技术实施例的一种赔偿金的预测方法的主要流程的示意图；图2是根据本专利技术实施例的原告诉求的原始赔偿金的示意图；图3是根据本专利技术实施例的将原告诉求的原始赔偿金离散化后的示意图；图4是根据本专利技术实施例的一种赔偿金的预测系统的流程示意图；图5是根据本专利技术实施例的一种赔偿金的预测系统的前端页面效果展示图，包括：图5(a)，图5(b)；图6是根据本专利技术实施例的赔偿金的预测装置的主要模块的示意图；图7是本专利技术实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图8是适于用来实现本专利技术实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的示范性实施例做出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种赔偿金的预测方法，其特征在于，包括：/n获取待预测案件的判决文件；/n根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；/n其中，所述预测模型是基于随机森林训练得到的；用于训练所述预测模型的训练样本包括：历史案件的判决文件、每个历史案件中判决的赔偿金数值；所述案件属于肖像权判赔案件。/n

【技术特征摘要】
1.一种赔偿金的预测方法，其特征在于，包括：
获取待预测案件的判决文件；
根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；
其中，所述预测模型是基于随机森林训练得到的；用于训练所述预测模型的训练样本包括：历史案件的判决文件、每个历史案件中判决的赔偿金数值；所述案件属于肖像权判赔案件。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
基于预设的特征维度，对所述历史案件的判决文件进行信息抽取，确定各个历史案件中每个特征维度的特征数值；
以各个历史案件中特征维度的特征数值作为模型输入、以各个历史案件中判决的赔偿金数值作为模型输出，基于随机森林训练得到所述预测模型；
所述预设的特征维度包括：原告影响力、原告肖像被使用程度、原告诉求的赔偿金数值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按如下方法确定所述原告影响力的特征数值：
根据判决文件的文本信息确定原告姓名和原告身份；
根据所述原告姓名和原告身份判断所述原告是否存在于预设的人物数据库中；若存在，按照预设方式对该原告的影响力进行评估，确定所述原告影响力的特征数值；
若不存在，则将预设方式中的影响力下限阈值作为所述原告影响力的特征数值。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按如下方法确定所述原告肖像被使用程度的特征数值：
根据判决文件的文本信息确定原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用；
按照预设的权值设置方式，根据原告肖像的使用场合、各个肖像在各个场合中的使用数量、原告肖像是否已停止使用进行加权计算，确定加权计算数值结果；以所述加权计算数值结果作为所述原告肖像被使用程度的特征数值。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，按如下方法确定所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值：
根据判决文件的文本信息确定原告诉求的原始赔偿金；
对所有历史案件中原告诉求的原始赔偿金进行离散化处理；以离散化处理后的数值结果作为所述原告诉求的赔偿金数值的特征数值。


6.一种赔偿金的预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待预测案件的判决文件；
预测模块，用于根据训练好的预测模型对所述待预测案件进行预测，确定对所述待预测案件预测的赔偿金数值；
其中，所述预测模型是基...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，卫星，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11