基于法律裁判文书的法条推荐研究与应用
这是一篇关于法条推荐,多标签分类,深度学习,TextRank算法,智慧法院的论文, 主要内容为近年来,随着大数据和人工智能技术以及司法领域智能化辅助快速的发展,国家持续推动司法的改革和研究,提出以智慧司法服务为核心的智慧法院建设,通过加速推动智慧法院的建设,提升案件的受理、审判等多个环节的信息化程度。目前,在司法领域,法律条文是规定公民权利和义务并规范司法审判结果的行为准则,是案件审判的重要依据。随着“同案不同判,法条适用不统一”的问题逐渐突显,研究一种智能辅助的法条推荐方法及集成系统应用,提高审判人员工作效率,具有极大的研究意义和应用价值。法条推荐旨在通过机器输入案情文本后,自动输出案件适用的法律条文。在传统案件审判过程中,法官需要阅读法律法规选择合适的法律条文,同时针对案件当事人需要支付昂贵的律师咨询费来了解案件的基本情况及可能的判决结果。针对以上问题,本文以司法刑事案件的裁判文书数据为基础,通过分析大量刑事案件,综合考虑案例案情描述和法条之间的共现关系,结合法条推荐任务的特点,从文本分类的角度出发,研究基于法律裁判文书的法条推荐方法,最终实现法条推荐应用的系统。论文主要工作如下。(1)基于法律裁判文书的法条推荐算法研究:本文使用三种方法对法条推荐算法进行实验和分析,即基于RCNN模型的法条推荐算法、基于BERT-RCNN模型的法条推荐算法和基于BERT-RCNN模型和共现关系的法条推荐算法。首先,以RCNN模型为基线模型,实现法条推荐算法;其次,在此基础上,引入BERT模型加强对文本特征提取能力,以提高模型的准确率;最后,利用法条之间的共现关系,使用Text Rank算法对法条进行重排序,进一步提高实验效果。(2)基于法律裁判文书的法条推荐系统设计与实现:基于法条推荐算法的研究,根据需求调研分析,设计法条推荐系统,使用WEB应用框架Fast API和Vue.js框架,实现法条推荐系统的搭建。
基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法研究与应用
这是一篇关于智慧法院,法条预测,知识图谱,涉毒案件,知识图谱可视化的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能和大数据技术的飞速发展,“智慧法院”的建设备受关注,法条预测作为智慧法院建设的重要一环,旨在根据输入的案情信息自动预测出相匹配的法条结果。涉毒案件作为刑事案件中十分重要的组成部分,其社会危害性极大且易诱发其他类型的犯罪,对涉毒案件展开法条预测十分必要。而当通用的法条预测方法面对涉毒案件进行法条预测时,由于其案情的易混淆性等问题导致预测效果并不好,同时涉毒法条的具体款项之间差异较大,目前却缺乏对涉毒案件具体法律款项预测的研究。另一方面,知识图谱的研究方兴未艾,在各个领域已经取得了不俗的成果,其具备的获取知识之间结构信息等特殊能力,有望解决通用方法在涉毒案件法条预测领域面临的困难。所以,本文以涉毒案件裁判文书为数据基础,通过分析大量的毒品犯罪事实,结合知识图谱的功能特点,提出两种基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法,并搭建预测原型工具将所提算法进行实际的应用。论文主要工作如下:(1)基于知识图谱的涉毒案件粗粒度法条预测方法:基于知识图谱补全方法KG-BERT,提出了KG-LFTE方法。该方法将法条和案件进行“法条-案件”图谱的构建,在法条预测过程中将法条结点文本描述和案件结点文本描述进行联合输入,同时利用Trans E对法条和案件结点进行空间结构的学习,最终法条结点可以聚集所有与之相连案件结点的语义信息和空间结构信息,提升粗粒度法条的预测性能,粗粒度法条指法条编号,如《刑法》第347条。(2)基于知识图谱的涉毒案件全粒度法条预测方法:在粗粒度法条预测的基础上,本文对细粒度法条进行进一步的探索,细粒度法条指法条的具体的款项,如《刑法》第347条第2款第1项。首先将案情的文本描述转化为案情知识图谱,然后该图谱进行路径的分解,最后借助基于核方法的路径分类算法实现法条的最终预测。该方法可以预测到全粒度法条并具有更好的预测可解释性,全粒度法条包括粗粒度法条和细粒度法条。(3)基于知识图谱的涉毒案件法条预测原型工具设计与实现:基于以上方法,本文设计并实现了基于知识图谱的涉毒案件自动法条预测原型工具。该工具利用知识图谱可视化功能将案情文本描述进行知识图谱可视化,同时将法条预测的结果绘制在图谱中,具有法条预测结果可解释性好、用户交互性好等优势。同时此工具也集成了一些案情审理辅助功能以促进智慧法院的建设。
人民法院诉前调解平台的设计与实现
这是一篇关于智慧法院,诉前调解,Vue,Spring Boot,Mybatis,Dubbo的论文, 主要内容为作为具有中国特色的法律制度,民事诉前调解制度在中国有着悠久的历史。随着国民法律意识的不断增强,各类民事案件在案件审判中占有绝大比重且仍有逐年上升趋势。如今诉前调解已经成为民事案件诉讼程序的关键一步,持续发展健全的诉前调解制度具有现实意义。在“智慧法院”成为法院信息化建设目标的今天,亟需搭建高效多元化的诉前调解平台,实现案件的合理分流,有效缓解司法资源不足与案件数量快速增长之间的矛盾。人民法院诉前调解平台将以民事案件在诉前调解中的生命周期为主线,以诉讼服务中心的工作人员为中心,将大量诉前调解案件的处理工作流程化。以期在法院受理案件大幅增加的情况下,做到所有民事案件得到更好的诉前调解,减轻调解人员的工作负担,提高工作效率。本文针对以上需求和问题,提出了建设统一多元的诉前调解平台的构想,将案件诉前调解阶段的各项事务处理统一起来,包括案件自动导入、线上线下调解、正式立案、调解文书下载签章等核心功能。同时结合软件工程理论对诉前调解平台进行分析与设计,引入了Vue、Spring Boot、Mybatis、Dubbo等技术框架,实现了具有六大功能模块的人民法院诉前调解平台,介绍了具体的实现方法,展示了系统测试结果。最后,结合人民法院诉前调解平台设计与实现过程中的问题与思考,对平台未来的进一步功能和性能上的拓展进行了展望。本文论述的人民法院诉前调解平台已在天津市27家法院部署上线,主要用户为天津市各家法院诉讼服务中心的工作人员。上线以来运行平稳,用户反馈良好,破除了案多人少的困局,加速了民事案件的业务流程处理,完善了考核机制,提高了群众的诉讼服务体验,进一步推进了法院信息化的进程。
基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法研究与应用
这是一篇关于智慧法院,法条预测,知识图谱,涉毒案件,知识图谱可视化的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能和大数据技术的飞速发展,“智慧法院”的建设备受关注,法条预测作为智慧法院建设的重要一环,旨在根据输入的案情信息自动预测出相匹配的法条结果。涉毒案件作为刑事案件中十分重要的组成部分,其社会危害性极大且易诱发其他类型的犯罪,对涉毒案件展开法条预测十分必要。而当通用的法条预测方法面对涉毒案件进行法条预测时,由于其案情的易混淆性等问题导致预测效果并不好,同时涉毒法条的具体款项之间差异较大,目前却缺乏对涉毒案件具体法律款项预测的研究。另一方面,知识图谱的研究方兴未艾,在各个领域已经取得了不俗的成果,其具备的获取知识之间结构信息等特殊能力,有望解决通用方法在涉毒案件法条预测领域面临的困难。所以,本文以涉毒案件裁判文书为数据基础,通过分析大量的毒品犯罪事实,结合知识图谱的功能特点,提出两种基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法,并搭建预测原型工具将所提算法进行实际的应用。论文主要工作如下:(1)基于知识图谱的涉毒案件粗粒度法条预测方法:基于知识图谱补全方法KG-BERT,提出了KG-LFTE方法。该方法将法条和案件进行“法条-案件”图谱的构建,在法条预测过程中将法条结点文本描述和案件结点文本描述进行联合输入,同时利用Trans E对法条和案件结点进行空间结构的学习,最终法条结点可以聚集所有与之相连案件结点的语义信息和空间结构信息,提升粗粒度法条的预测性能,粗粒度法条指法条编号,如《刑法》第347条。(2)基于知识图谱的涉毒案件全粒度法条预测方法:在粗粒度法条预测的基础上,本文对细粒度法条进行进一步的探索,细粒度法条指法条的具体的款项,如《刑法》第347条第2款第1项。首先将案情的文本描述转化为案情知识图谱,然后该图谱进行路径的分解,最后借助基于核方法的路径分类算法实现法条的最终预测。该方法可以预测到全粒度法条并具有更好的预测可解释性,全粒度法条包括粗粒度法条和细粒度法条。(3)基于知识图谱的涉毒案件法条预测原型工具设计与实现:基于以上方法,本文设计并实现了基于知识图谱的涉毒案件自动法条预测原型工具。该工具利用知识图谱可视化功能将案情文本描述进行知识图谱可视化,同时将法条预测的结果绘制在图谱中,具有法条预测结果可解释性好、用户交互性好等优势。同时此工具也集成了一些案情审理辅助功能以促进智慧法院的建设。
司法数据汇聚管理系统的设计与实现
这是一篇关于智慧法院,大数据分析,Vue,Spring Boot,ECharts的论文, 主要内容为随着“智慧法院”的逐步推进,司法数据的数量呈指数级增长,但目前天津法院在推进法院信息化过程中存在数据分散的问题,导致查询效率低,难以统一管理,且无法深层挖掘数据价值。针对这一现象,提出建设司法数据汇聚管理系统,对天津司法数据进行采集、分析,进一步为司法审判服务。本文主要介绍了司法数据汇聚管理系统的设计与实现。系统分为数据汇聚、用户管理、数据管理、共享交换、数据服务五个主要模块。数据汇聚模块中通过大数据技术将天津市各家法院的司法数据每日定时汇聚到Elastic Search数据库中,是系统进行可视化展示的基础;用户管理模块提供用户信息的查看修改功能;数据管理模块对数据汇聚情况进行实时展示,并且提供监控告警功能;共享交换模块提供数据接口服务,支持对服务的使用申请,保证数据标准一致;数据服务模块目前包括审判态势、收结存统计和综合查询,以丰富的图表形式从多个维度对全市司法数据进行展示,其中综合查询支持精确查找、模糊查找等多种查询方式。本文对司法数据平台的搭建及汇聚过程进行简述分析,在此基础上采用前后端分离理念开发,其中前端使用Vue框架和ECharts可视化框架开发,后端使用Spring Boot框架开发。本文对系统各功能模块的需求进行了分析,并具体叙述了系统的总体架构以及各模块的详细设计与实现,最后对系统进行了功能测试与性能测试。本文项目已经在天津法院部署应用,实现司法相关数据资源整合的要求,为司法决策提供有价值的参考。
基于法律裁判文书的法条推荐研究与应用
这是一篇关于法条推荐,多标签分类,深度学习,TextRank算法,智慧法院的论文, 主要内容为近年来,随着大数据和人工智能技术以及司法领域智能化辅助快速的发展,国家持续推动司法的改革和研究,提出以智慧司法服务为核心的智慧法院建设,通过加速推动智慧法院的建设,提升案件的受理、审判等多个环节的信息化程度。目前,在司法领域,法律条文是规定公民权利和义务并规范司法审判结果的行为准则,是案件审判的重要依据。随着“同案不同判,法条适用不统一”的问题逐渐突显,研究一种智能辅助的法条推荐方法及集成系统应用,提高审判人员工作效率,具有极大的研究意义和应用价值。法条推荐旨在通过机器输入案情文本后,自动输出案件适用的法律条文。在传统案件审判过程中,法官需要阅读法律法规选择合适的法律条文,同时针对案件当事人需要支付昂贵的律师咨询费来了解案件的基本情况及可能的判决结果。针对以上问题,本文以司法刑事案件的裁判文书数据为基础,通过分析大量刑事案件,综合考虑案例案情描述和法条之间的共现关系,结合法条推荐任务的特点,从文本分类的角度出发,研究基于法律裁判文书的法条推荐方法,最终实现法条推荐应用的系统。论文主要工作如下。(1)基于法律裁判文书的法条推荐算法研究:本文使用三种方法对法条推荐算法进行实验和分析,即基于RCNN模型的法条推荐算法、基于BERT-RCNN模型的法条推荐算法和基于BERT-RCNN模型和共现关系的法条推荐算法。首先,以RCNN模型为基线模型,实现法条推荐算法;其次,在此基础上,引入BERT模型加强对文本特征提取能力,以提高模型的准确率;最后,利用法条之间的共现关系,使用Text Rank算法对法条进行重排序,进一步提高实验效果。(2)基于法律裁判文书的法条推荐系统设计与实现:基于法条推荐算法的研究,根据需求调研分析,设计法条推荐系统,使用WEB应用框架Fast API和Vue.js框架,实现法条推荐系统的搭建。
智慧法院建设之完善路径研究
这是一篇关于智慧法院,人工智能,信息化,完善路径的论文, 主要内容为人工智能技术的快速发展,使现代科技与司法工作深度融合成为可能,为重塑信息时代的新型诉讼形式提供了契机,社会纠纷解决已进入智能化的新时代。现代化与信息化密不可分,没有法院的信息化,就无法推动司法机关司法能力的现代化。作为司法机关利用科技手段提升法院审判能力和审判效率的重要途径,智慧法院建设已成为我司法改革的重要任务。从2015年7月首次提出“智慧法院”这个全新的概念,到2020年12月加快全面深入推进人民法院信息化4.0版建设,司法现代化建设的科学方案正在深入推进,逐渐成为中法治建设的一张亮丽名片。从服务对象的角度对智慧法院进行划分,可以分为对外的智慧诉讼法院和对内的智慧管理法院,有力的技术支持、自上而下的政策推动和法院系统的需要是智慧法院产生的背景,其可以更加有力地推动司法改革、更充分地体现司法为民、更好地促进司法高效、进一步推进司法公开和更有效地保障司法公正。智慧法院的建设历程可以划分为信息化设施与系统建设、司法大数据收集与沉淀、司法全领域智能化发展等阶段。如今,已经建成了较为完备的智慧服务、智慧审判、智慧执行和智慧管理体系。但目前我智慧法院建设仍存在问题,例如顶层设计与基层治理之间存在矛盾、应用系统融贯性不足、数据收集整理不规范威胁个人信息安全、在系统平台建设和司法决策中存在过度依赖技术等问题。针对这些问题,可以从强化智慧法院的顶层设计和提升智能司法产品实用水平两方面来协调顶层设计和基层治理之间的矛盾;通过加强应用系统融贯性、控制人工智能司法应用边界和构建完备的算法公开机制来完善司法数据平台的建设;以法律授权作为公民个人信息合规性收集基本原则,以合理处理作为公民个人信息合规提供原则,完善个人信息全发展周期的合规化共享,进一步加强智慧法院对公民个人信息合规化处理。此外,要谨慎技术过度介入司法,司法工作人员与机器算法在司法决策中要合理分工,防止智慧司法系统对技术的过度依赖,并通过完善类案检索系统来保障个案公正。
基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法研究与应用
这是一篇关于智慧法院,法条预测,知识图谱,涉毒案件,知识图谱可视化的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能和大数据技术的飞速发展,“智慧法院”的建设备受关注,法条预测作为智慧法院建设的重要一环,旨在根据输入的案情信息自动预测出相匹配的法条结果。涉毒案件作为刑事案件中十分重要的组成部分,其社会危害性极大且易诱发其他类型的犯罪,对涉毒案件展开法条预测十分必要。而当通用的法条预测方法面对涉毒案件进行法条预测时,由于其案情的易混淆性等问题导致预测效果并不好,同时涉毒法条的具体款项之间差异较大,目前却缺乏对涉毒案件具体法律款项预测的研究。另一方面,知识图谱的研究方兴未艾,在各个领域已经取得了不俗的成果,其具备的获取知识之间结构信息等特殊能力,有望解决通用方法在涉毒案件法条预测领域面临的困难。所以,本文以涉毒案件裁判文书为数据基础,通过分析大量的毒品犯罪事实,结合知识图谱的功能特点,提出两种基于知识图谱的涉毒案件法条预测方法,并搭建预测原型工具将所提算法进行实际的应用。论文主要工作如下:(1)基于知识图谱的涉毒案件粗粒度法条预测方法:基于知识图谱补全方法KG-BERT,提出了KG-LFTE方法。该方法将法条和案件进行“法条-案件”图谱的构建,在法条预测过程中将法条结点文本描述和案件结点文本描述进行联合输入,同时利用Trans E对法条和案件结点进行空间结构的学习,最终法条结点可以聚集所有与之相连案件结点的语义信息和空间结构信息,提升粗粒度法条的预测性能,粗粒度法条指法条编号,如《刑法》第347条。(2)基于知识图谱的涉毒案件全粒度法条预测方法:在粗粒度法条预测的基础上,本文对细粒度法条进行进一步的探索,细粒度法条指法条的具体的款项,如《刑法》第347条第2款第1项。首先将案情的文本描述转化为案情知识图谱,然后该图谱进行路径的分解,最后借助基于核方法的路径分类算法实现法条的最终预测。该方法可以预测到全粒度法条并具有更好的预测可解释性,全粒度法条包括粗粒度法条和细粒度法条。(3)基于知识图谱的涉毒案件法条预测原型工具设计与实现:基于以上方法,本文设计并实现了基于知识图谱的涉毒案件自动法条预测原型工具。该工具利用知识图谱可视化功能将案情文本描述进行知识图谱可视化,同时将法条预测的结果绘制在图谱中,具有法条预测结果可解释性好、用户交互性好等优势。同时此工具也集成了一些案情审理辅助功能以促进智慧法院的建设。
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