针对大专院校法律数据服务的数据处理系统技术方案

本发明专利技术属于法律数据处理系统技术领域，具体提供一种针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，包括：存储单元，用于存储案件数据以及涉案人物的个人信息；输入单元，用于输入咨询的案件信息，以及咨询者的个人信息；关键词提取单元，用于对输入的案件信息进行关键词提取；匹配单元，用于进行案件匹配；推送单元，用于将匹配出的信息进行推送展示；预约单元，用于推荐单元的推荐内容被阅读N分钟后，进行专家预约。使用本系统，与现有技术相比，能够提高咨询专家的咨询效率；同时，由于咨询的费用大多与咨询时长相关，还可以降低学生的咨询成本。

Data processing system for legal data service in Colleges and Universities

【技术实现步骤摘要】
针对大专院校法律数据服务的数据处理系统
本专利技术属于法律数据处理系统
，尤其涉及一种针对大专院校法律数据服务的数据处理系统。
技术介绍
随着法律意识的增强，在校学生对于法律服务的需求也在日益增强。与已进入社会的人群相比，在校学生的社会经验相对缺乏。在找兼职、进行贷款、参加校园招聘、租房、签订工作合同等的时候，为了保障自己的利益，大专院校的学生通常会通过网络进行相关内容的搜索，但是网络上的法律素材类型杂乱，知识点散布缺乏统一整理，无法形成有效的内容供学生使用。目前，出现了供学生使用的法律咨询系统，学生可以通过系统与专家进行在线咨询。这类系统的出现，为学生提供了一个较为放心的咨询渠道。但是，使用该系统，对专家而言，每次与学生进行沟通，在基础案情沟通上会花费大量的时间。虽然每个学生的案例都有其独特性，但在大类上仍有着较多的共通性，尤其是咨询者的身份基本都是学生时，共通性更加明显。目前的法律咨询系统使用起来，对咨询专家而言咨询的效率较低；并且咨询的费用大多与咨询时长相关，对学生而言咨询的成本较高。
技术实现思路
本专利技术意在提供一种针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，能够提高咨询专家的咨询效率，同时降低学生的咨询成本。本专利技术提供的基础方案为：针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，包括：存储单元，用于存储案件数据以及涉案人物的个人信息；输入单元，用于输入咨询的案件信息，以及咨询者的个人信息；关键词提取单元，用于对输入的案件信息进行关键词提取；匹配单元，用于进行案件匹配，具体的，根据提取的关键词在存储单元中对案件进行初次匹配，再按照预设的模型，对个人信息进行匹配，匹配出初次匹配的结果中个人信息与咨询者个人信息相似度最高的案件；推送单元，用于将匹配出的信息进行推送展示；预约单元，用于推荐单元的推荐内容被阅读N分钟后，进行专家预约。基础方案工作原理及有益效果：存储单元将案件数据及涉案人物的个人信息进行存储，以保证足够的参考案件对学生进行展示。当学生遇到问题需要进行咨询时，可通过输入单元输入案件的信息以及自己的个人信息；之后，关键词提取单元对输入的案件信息进行关键词提取；匹配单元根据提取的关键词，在存储单元中对案件进行初次匹配；再按照预设的模型，对个人信息进行匹配，从初次匹配的结果中匹配出与咨询者个人信息相似度最高的案件。通过匹配单元的两次匹配，最后匹配出的案件不仅案件的内容和咨询者想要咨询的较为类似，涉案人物的个人信息也与咨询者的相似度较高，这样的案件，对于咨询者而言，具有较高的参考意义。推送单元将匹配出的案件进行推送和展示，咨询的学生可以通过推送单元对匹配出的案件进行查看了解。通过推送单元，学生可以快速了解自己需要了解的基础知识，部分学生通过推荐单元的内容已经能够解决当前遇到的问题。若查看推送的案件后，咨询的学生仍需要和咨询专家进行沟通咨询，可以在查看推送单元的推送内容N分钟后，进行专家预约。由于需要推荐单元的推荐内容被阅读N分钟后才能进行专家预约，咨询专家和学生在进行咨询沟通前，学生已经具备了足够的基础知识，正式咨询时学生可以针对自己较为疑惑的地方直接和专家沟通，和直接与专家沟通相比针对性更强；专家也能够针对学生的疑惑进行针对性的讲解，不用在一些普适性的问题上进行过多的普及，可节约时间，提升咨询的效率和效果。使用本系统，与现有技术相比，能够提高咨询专家的咨询效率；同时，由于咨询的费用大多与咨询时长相关，还可以降低学生的咨询成本。进一步，输入单元还用于存储输入的个人信息。这样的设置，可以节省学生的时间，只需完整的输入一次个人信息，之后咨询时便不用每次都输入个人信息，使操作更加简洁。进一步，个人信息包括年龄、性别、专业、院校和家乡城市。学生遇到的问题，与专业、地区以及年龄、性别的相关度较大，通过以上信息，可较为准确的对参考案件进行匹配。进一步，匹配单元中的模型为院校相同得X1，专业相同得X2，性别相同得X3，年龄相同得X4，家乡城市相同得X5，匹配的总分X＝X1+X2+X3+X4+X5,其中，X1＞X2＞X3＞X4＞X5，根据总分的高低进行相似度排序。通常，院校、专业相同的学生，由于身处的环境相似度很高，在遇到相同的法律咨询问题时，其面对的具体情况相似度会较高，具备较大的参考意义；除此，个人的性别及年龄相同时，其爱好及习惯的相似度会较高，参考意义也相对较大；家乡城市相同，在一些特殊的案件中，有些较为重要的意义。按照这样的设置，能够较为准确的为咨询的学生匹配出具有参考意义的案件。进一步，还包括应答单元，用于接收或拒绝预约。专家看到预约请求后，可通过应答模块进行接收或拒绝，若自己不擅长该领域时可及时拒绝，咨询的学生在接收到拒绝信息后可以尽快预约其他的专家。进一步，推送单元还用于给匹配单元发送重新匹配信号；匹配单元接收到重新匹配信号后，去掉已推荐的案件后重新进行案件匹配。由于匹配模块只能在整体上保证匹配的准确性，在具体的个体的案件匹配上，有时会出现准确度不够的问题。通过这样的设置，当学生认为匹配出的案件的参考意义并不大时，可通过查看单元选择匹配度第二高的案件进行查看。可避免学生在不具备参考意义的案件上浪费时间的问题。进一步，存储单元存储案件数据时，按照案件的类型进行存储。这样的设置，可使匹配单元的匹配效率更高，同时也便于进行案件的添加和查找。进一步，存储单元内还存储有专家的时间安排表，用于存储并更新各专家的时间安排信息。这样，咨询的学生在预约专家时，可结合专家的时间安排表，选择在自己希望进行咨询的时间上能够安排出时间进行沟通咨询的专家。进一步，还包括提醒单元，用于接收到预约信息后，发出提醒。专家端接收到预约信息后会发出提醒，让专家尽快进行处理，这样的设置，可防止出现因为专家未及时处理，且该专家也并不擅长该类型案件，而导致学生的咨询受阻的情况出现。进一步，提醒单元的提醒方式为语音加文字。语音加文字的提醒方式，能够起到较好的提醒效果。附图说明图1为本专利技术针对大专院校法律数据服务的数据处理系统实施例一的示意图；图2为本专利技术针对大专院校法律数据服务的数据处理系统实施例二的逻辑框图。具体实施方式下面通过具体实施方式进一步详细说明：如图1所示，针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，包括存储单元、输入单元、关键词提取单元、匹配单元、查看单元、预约单元和应答单元。其中，输入单元、推送单元和预约单元集成在学生端，存储单元、关键词提取单元和匹配单元集成在服务器，应答单元集成在专家端。本实施例中，学生端为装载有相应APP的智能手机，服务器为腾讯云服务器，专家端为装载有相应APP的智能手机。学生端和专家端分别通过5G模块与服务器通信。存储单元用于存储案件数据以及涉案人物的个人信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，其特征在于，包括：/n存储单元，用于存储案件数据以及涉案人物的个人信息；/n输入单元，用于输入咨询的案件信息，以及咨询者的个人信息；/n关键词提取单元，用于对输入的案件信息进行关键词提取；/n匹配单元，用于进行案件匹配，具体的，根据提取的关键词在存储单元中对案件进行初次匹配，再按照预设的模型，对个人信息进行匹配，匹配出初次匹配的结果中个人信息与咨询者个人信息相似度最高的案件；/n推送单元，用于将匹配出的信息进行推送展示；/n预约单元，用于推荐单元的推荐内容被阅读N分钟后，进行专家预约。/n

【技术特征摘要】
1.针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，其特征在于，包括：
存储单元，用于存储案件数据以及涉案人物的个人信息；
输入单元，用于输入咨询的案件信息，以及咨询者的个人信息；
关键词提取单元，用于对输入的案件信息进行关键词提取；
匹配单元，用于进行案件匹配，具体的，根据提取的关键词在存储单元中对案件进行初次匹配，再按照预设的模型，对个人信息进行匹配，匹配出初次匹配的结果中个人信息与咨询者个人信息相似度最高的案件；
推送单元，用于将匹配出的信息进行推送展示；
预约单元，用于推荐单元的推荐内容被阅读N分钟后，进行专家预约。


2.根据权利要求1所述的针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，其特征在于：输入单元还用于存储输入的个人信息。


3.根据权利要求2所述的针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，其特征在于：个人信息包括年龄、性别、专业、院校和家乡城市。


4.根据权利要求3所述的针对大专院校法律数据服务的数据处理系统，其特征在于：匹配单元中的模型为院校相同得X1，专业相同得X2，性别相同得X3，年龄相同得X4，家乡城市相同得X5，匹配的总...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫紫霄，
申请(专利权)人：重庆木舌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50