【技术实现步骤摘要】
一种司法判决辅助系统以及方法、设备、可存储介质
本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种司法判决辅助系统以及方法、设备、可存储介质。
技术介绍
判决书是指法院根据判决写成的文书，包括民事判决书、刑事判决书、行政判决书和刑事附带民事判决书。为了提高诉讼文书的质量，判决书的制作，在形式上往往应当具备规范性、创新性、公开性、法律性和准确性的特点，尤其最高法院还制订了规范、标准且实用的各类司法判决的文书样式；另外，所谓创新指的是适应案件变化的特点，为强化司法判决的理性含量而在文书制作方法上所做的变革。当前司法判决过程中往往固执于官式的呆板规范，由于欠缺对具体案件特点的考量，忽略公众对部分案件普遍存在争议性，加上法官无法从重复性的、没有技术含量的工作中解脱出来，不能专注于案件本身，往往存在认识局限性以及主观随意性，甚至还存在人情关系的干扰，使得部分判决争议性大，而给予公众‘一昧对千差万别的案件套用固定的制作模式’的印象，不仅损害了法院裁决的权威性，也对法官公正司法的形象造成了负面的影响。由此可见，现有司法判决存在固执...
【技术保护点】
1.一种司法判决辅助系统，其特征在于，包括争议特征确定单元以及与所述争议特征确定单元通讯的诉讼要素获取单元、判决书修订单元；/n其中，所述诉讼要素获取单元，用于获取判决书预稿的诉讼要素；/n所述争议特征确定单元，用于根据所述诉讼要素以及预设的基于卷积神经网络建立的诉讼要素-争议特征识别模型确定争议特征；所述基于卷积神经网络建立的诉讼要素-争议特征识别模型通过预先采集的若干判决书样本经过卷积神经网络训练生成；以及/n所述判决书修订单元，用于根据所述争议特征，对所述判决书预稿的对应位置进行信息标识，以辅助用户对所述判决书预稿进行修订，得到修订后的判决书。/n
【技术特征摘要】
1.一种司法判决辅助系统，其特征在于，包括争议特征确定单元以及与所述争议特征确定单元通讯的诉讼要素获取单元、判决书修订单元；
其中，所述诉讼要素获取单元，用于获取判决书预稿的诉讼要素；
所述争议特征确定单元，用于根据所述诉讼要素以及预设的基于卷积神经网络建立的诉讼要素-争议特征识别模型确定争议特征；所述基于卷积神经网络建立的诉讼要素-争议特征识别模型通过预先采集的若干判决书样本经过卷积神经网络训练生成；以及
所述判决书修订单元，用于根据所述争议特征，对所述判决书预稿的对应位置进行信息标识，以辅助用户对所述判决书预稿进行修订，得到修订后的判决书。
2.根据权利要求1所述的司法判决辅助系统，其特征在于，所述司法判决辅助系统还包括识别模型生成单元；
所述识别模型生成单元，用于通过预先采集的若干判决书样本经过卷积神经网络训练生成预设的诉讼要素-争议特征识别模型。
3.根据权利要求2所述的司法判决辅助系统，其特征在于，所述识别模型生成单元，包括：
样本采集模块，用于采集携带有目标争议特征的若干判决书样本；
诉讼要素获取模块，用于获取所述若干判决书样本的诉讼要素以及目标争议特征；
争议特征确定模块，用于根据所述第一判决书样本的第一诉讼要素以及含有可变参数的卷积神经网络模型确定所述第一判决书样本的第一争议特征；
损失差异计算模块，用于计算所述第一争议特征以及与所述第一判决书样本对应的目标争议特征之间的第一损失差异；
损失差异判断模块，用于判断所述若干判决书样本的损失差异是否满足预设的条件；
模型调整模块，用于当判断所述若干判决书样本的损失差异不满足预设的条件时，调整所述卷积神经网络模型中的可变参数，并返回至所述根据所述第一判决书样本的第一诉讼要素以及含有可变参数的卷积神经网络模型确定所述第一判决书样本的第一争议特征的步骤；以及
模型确定模块，用于当判断所述若干判决书样本的损失差异不满足预设的条件时，将当前所述含有可变参数的卷积神经网络模型确定为预设的基于卷积神经网络建立的诉讼要素-争议特征识别模型。
4.根据权利要求1所述的司法判决辅助系统，其特征在于，所述司法判决辅助系统还包括判决书查找单元以及与所述判决书查找单元通讯的描述要素获取单元、判决书预稿生成单...
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