【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，尤其是涉及一种数字法治案件智能预判方法及系统。
技术介绍
1、目前，传统的普法形式包括法治新闻、法律法规等法治信息的发布传播，人们想要了解这些信息主要通过前往各个普法平台进行检索查看；而法务人员如需进行案件分析处理等专业性工作时，需要大量进行基础信息提取、案情关系构建等重复性工作，同时需要前往各平台查找类似案件。但目前的法治知识存在各平台信息分散、不匹配、不准确，导致用户使用不便、使用体验不佳等问题；在对业务案件进行处理时，基础信息提取、案情关系构建、法条及类似案件查找等需要耗费大量的人力，且无法实现对案件的预判。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种数字法治案件智能预判方法及系统，以解决上述技术问题，基于可控张量分解算法获取案件的类别并从构建的法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，为使用人员提供案件处理的参考分析，大大提高了工作效率。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种数字法治案件智能预判方法，包括以下步骤：
3、基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库；
4、根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据；
5、基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
6、上述方案基于可控张量分解算法获取案件的类别并从构建的法治知识库中进行检索，构
7、进一步地，所述基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库，具体为：
8、基于网页爬取算法将网页解析为文本序列，网页中每个html标签为文本序列的子序列；
9、基于预设的打分规则对所述文本序列进行打分，获取文本序列对应的分数序列；
10、从所述分数序列获取分数总和最大的子序列，获取网页正文文本；
11、基于网页正文文本构建法治知识库。
12、进一步地，所述根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据，具体为：
13、对输入文本进行词表匹配和分词，基于词表匹配结果和分词结果获取文本分类；
14、基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别；
15、基于文本分类和案件类别确定输入文本的分类结果，获取分类结果对应的案件数据。
16、进一步地，所述基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，具体为：
17、采用位置语义检索算法，基于案件数据在法治知识库中进行检索，获取与案件数据相关联的案例；
18、基于相关联的案例构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
19、本专利技术提出一种数字法治案件智能预判系统，包括：
20、数据爬取模块，用于基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库；
21、文本输入模块，用于输入需预判的文本；
22、案件数据获取模块，用于根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据；
23、案件预判模块，用于基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
24、进一步地，所述数据爬取模块，用于基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库，具体为：
25、基于网页爬取算法将网页解析为文本序列，网页中每个html标签为文本序列的子序列；
26、基于预设的打分规则对所述文本序列进行打分，获取文本序列对应的分数序列；
27、从所述分数序列获取分数总和最大的子序列，获取网页正文文本；
28、基于网页正文文本构建法治知识库。
29、进一步地，所述案件数据获取模块，用于根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据，具体为：
30、对输入文本进行词表匹配和分词，基于词表匹配结果和分词结果获取文本分类；
31、基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别；
32、基于文本分类和案件类别确定输入文本的分类结果，获取分类结果对应的案件数据。
33、进一步地，所述案件预判模块，用于基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，具体为：
34、采用位置语义检索算法，基于案件数据在法治知识库中进行检索，获取与案件数据相关联的案例；
35、基于相关联的案例构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
36、进一步地，所述系统还包括案件检索模块，用于基于输入文本在法治知识库中进行检索，获取与输入文本相关的案件数据。
37、进一步地，所述案件预判模块还用于，基于文本输入模块输入的案例构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
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1.一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，具体为：
5.一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，所述数据爬取模块，用于基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库，具体为：
7.根据权利要求5所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，所述案件数据获取模块，用于根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，
8.根据权利要求7所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，所述案件预判模块，用于基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，具体为：
9.根据权利要求5～8任一项所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，还包括案件检索模块，用于基于输入文本在法治知识库中进行检索，获取与输入文本相关的案件数据。
10.根据权利要求9所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，所述案件预判模块还用于，基于文本输入模块输入的案例构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判。
...【技术特征摘要】
1.一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治知识库，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述根据输入文本获取文本分类并基于可控张量分解算法获取输入文本对应的案件类别，基于文本分类和案件类别获取分类结果对应的案件数据，具体为：
4.根据权利要求3所述的一种数字法治案件智能预判方法，其特征在于，所述基于案件数据在法治知识库中进行检索，构建案件知识图谱以实现对案件的分析与预判，具体为：
5.一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种数字法治案件智能预判系统，其特征在于，所述数据爬取模块，用于基于网页爬取算法获取法治案件数据，构建法治...
【专利技术属性】
技术研发人员：林蓥，胡玉梅，高茜，桂瑶，罗双，丘嘉苑，周子健，王建永，陈颖璇，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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