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北京法意科技有限公司陈浩获国家专利权

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龙图腾网获悉北京法意科技有限公司申请的专利基于案例文本的裁判规则知识抽取方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN113554172B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202110860221.6,技术领域涉及:G06N5/022;该发明授权基于案例文本的裁判规则知识抽取方法及系统是由陈浩设计研发完成,并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

基于案例文本的裁判规则知识抽取方法及系统在说明书摘要公布了:本发明是一种以案例文本为知识来源的规则图谱构建方法,主要针对法院审理的刑事、民事、行政一审、二审、再审案件的裁判文书,根据裁判文书的业务内容特征、裁判文书制作规范、裁判文书半结构化特征、法律规则的构成特征、类型特征,设计了一种裁判规则图谱的信息模型,提出了一种构建法律术语的方法、一种识别规则的分类方法和一种识别规则类型的方法,最终实现裁判规则图谱的构建,输出XML结构化文档,使得计算机系统能够有效利用案例文本中存在的裁判规则来开展立法、执法和司法应用,并在裁判文书纠错、裁判文书质量评查、案件质量监督、司法办案法条推送等领域中发挥作用。

本发明授权基于案例文本的裁判规则知识抽取方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于案例文本的裁判规则知识抽取方法,其特征在于,包括:根据裁判文书的书写规范与文书结构,按诉讼程序的业务标准,将文书由粗到细切分为多层级的文本片,设计文书的切片模型;根据裁判规则可能出现的切片位置,利用文本分层切片的成果基础上,采用基于规则和深度学习混合的算法模型,实现对裁判规则所在自然语言片段的切片模型的设计和算法实现,包括:总结裁判规则可能出现的目标切片位置,指向“案件事实推理段”、“证据认证段”、“事实争议焦点认定段”、“裁判要旨段”、“法律争议焦点认定段”;基于裁判规则的业务内涵、所在位置特征、语义特征,采用基于规则的NLP算法模型,实现对案例文本目标切片段落中的裁判规则切片的提取;对提取的裁判规则切片文本,在案件xml整体模型中,以“裁判规则切片”节点来存储,并同时记录切片的原文位置;根据裁判规则的业务特征,设计裁判规则结构模型,包括:结合裁判规则的构成要素、裁判规则的强制力属性、规范内容,设计裁判规则的结构模型,包括:设计标准裁判规则的结构模型,包括行为条件、行为模式、法律后果三组要素组成,每组要素组分成单因素和多因素两种类,在结构模型上支持两种类型的存储,并且设计多因素情况下因素之间的逻辑类型,行为条件、行为模式、法律后果的要素包括定性要素和定量要素两种类型,定量要素支持定量值和定量值区间两种模式,裁判规则的结构模型中的三组要素,行为条件、行为模式可以缺省其一;设计非标准裁判规则的结构模型,某一个行为条件、行为模式作为上述结构模型中的法律后果要素,其他行为条件和行为模式作为法律规则结构模型中的两组要素与这一某一个行为条件、行为模式构成一个完整的裁判规则;设计裁判规则的强制力属性,包括命令性、禁止性、指引性三类;设计裁判规则的规范内容属性,包括授权性、义务性、权义复合性三类;在自有法律术语库基础上,针对法规文本语料、裁判文书文本语料,采用专家词库、基于规则的自举法和卷积神经网络混合的模式,构建法律术语库;利用构建的法律术语库,基于深度学习的关系抽取模型,构建法律术语概念图谱,图谱采用标准的三元组存储;针对识别为“裁判规则”的裁判规则切片语料,根据裁判规则模型中的不同类型特征,融合法律术语库,采用基于规则和深度学习混合的方法,识别“裁判规则切片”中的法律术语之间的关系,并根据裁判规则结构模型,生成裁判规则切片语料中存在的裁判规则,并记录裁判规则与语料的链接关系,包括:针对单条包含有完整裁判规则结构要素情形的“裁判规则切片”案例语料,进行法律术语的标记,并结合当前标记的法律术语及其上下文,识别法律术语之间的关系以及法律术语在裁判规则结构模型中的归属,并基于此实现裁判规则结构类型识别;针对单条没有包含有完整裁判规则结构要素的“裁判规则切片”案例语料,先初步进行法律术语的标记,并结合法律术语概念图谱,识别当前裁判规则切片的法律术语加上案例上下文中关联法律术语之间的关系以及法律术语在裁判规则结构模型中的归属,并基于此实现裁判规则结构类型识别;按照抽取的法律规则的类型,在对应的法律规则结构模型中进行存储。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京法意科技有限公司,其通讯地址为:100000 北京市西城区西直门北大街北滨河路9号楼第五层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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