一种可解释的智能判决方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种可解释的智能判决方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取案情描述文件，对案情描述文件进行信息抽取，得到抽取结果，基于抽取结果，构建结构化图谱，基于预先制定的智能判决与或图以及结构化图谱，对结构化图谱的节点进行更新，得到更新结构化图谱，基于更新结构化图谱的节点信息，生成判决结果。通过上述方式，可以得到案情描述文件对应的结构化图谱，相当于对案情描述文件包括的事件进行了拆解，并且能够通过结构化图谱的形式进行展示，并且可以基于预先制定的智能判决与或图，得到更新结构化图谱，从而得到判决结果，使智能判决的流程清晰透明，能够达到智能判决可解释、可追溯的效果。可追溯的效果。可追溯的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种可解释的智能判决方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种可解释的智能判决方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着各地法院受理的案件数量越来越多，法官的工作量也随之越来越大，在这种高强度工作压力下，即便是专业素质非常高的法官，也难免会出现误判等工作纰漏。
[0003]目前，智能判决的方式为：基于神经网络模型，识别出案件所属的各级案由标签信息，例如，一级案由标签为“离婚纠纷”。在此基础上，识别出一级案由对应的二级案由，例如，“离婚纠纷”下的“感情破裂争议”(即二级案由为“感情破裂争议”)，进而，基于所识别的各级案由标签信息，返回各级案由标签信息对应的判决信息。这样，可以辅助法官进行判决，在缓解了法官的工作压力的同时，也将大大提高法院的工作效率，并最大限度地减少误判。
[0004]但是，目前智能判决的方式需要大量的训练数据来得到各级各项案由标签，且整个操作是黑箱操作，无法解释得到该案件属于该标签的原因。这就使得法官在利用目前智能判决的方式做判决时，只能依赖本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可解释的智能判决方法，其特征在于，所述方法包括：获取案情描述文件；对所述案情描述文件进行信息抽取，得到抽取结果；基于所述抽取结果，构建结构化图谱；基于预先制定的智能判决与或图以及所述结构化图谱，对所述结构化图谱的节点进行更新，得到更新结构化图谱；基于所述更新结构化图谱的节点信息，生成判决结果。2.根据权利要求1所述的一种可解释的智能判决方法，其特征在于，所述对所述案情描述文件进行信息抽取，得到抽取结果的步骤，包括：对所述案情描述文件进行预处理，得到预处理文件；基于所述预处理文件进行句子级别的信息抽取，得到句子级抽取结果并进行处理，得到处理结果，其中，所述处理结果包括多个事件类型对应的处理结果；对所述处理结果进行简化处理，得到抽取结果。3.根据权利要求2所述的一种可解释的智能判决方法，其特征在于，所述预处理文件包括多个待处理句子；所述基于所述预处理文件进行句子级别的信息抽取，得到句子级抽取结果并进行处理，得到处理结果的步骤，包括：针对预处理文件包括的每个待处理句子，对该待处理句子进行分词处理，得到分词结果；对所述分词结果进行词性标注，得到词性标注结果；对所述分词结果进行实体命名识别，得到实体命名识别结果；对该待处理句子进行语义角色标注，得到语义角色标注结果；对该待处理句子进行语义依存图抽取，得到语义依存图；基于预先设置的事件结构化概要、所述词性标注结果、所述实体命名识别结果、所述语义角色标注结果以及所述语义依存图，得到处理结果。4.根据权利要求1所述的一种可解释的智能判决方法，其特征在于，所述智能判决与或图包括情节认定对应的多个事件信息以及多个节点，事件信息与节点存在对应关系；所述基于预先制定的智能判决与或图以及所述结构化图谱，对所述结构化图谱的节点进行更新，得到更新结构化图谱的步骤，包括：针对所述智能判决与或图包括的情节认定对应的每个节点，基于所述结构化图谱，对该节点对应的事件信息进行认定，得到认定结果；将所述认...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，于雪莉，刘智静，王华卿，韩文娟，弓琰，
申请(专利权)人：北京通用人工智能研究院，
类型：发明
国别省市：