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申请/专利权人：华东师范大学

摘要：本发明公开了一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法，该方法包括：获取待判案的企业破产案件的案情描述文本；对文本进行分句、分词与向量化表示；将预先构建好的破产案件要素体系作为分类体系，将待判案件文本向量输入预先训练好的要素分类模型，得到该案件中存在的破产案件要素；对预先构建好的破产案件案例库中案件及当前待判案件的破产案件要素进行向量化表示，计算相似度进行类案推荐；将待判案件中代表破产案件要素的语句对应向量输入预先训练好的破产裁定模型中，得到判案结果。本发明与现有技术相比可以提高法官对企业破产案件的判案效率，避免破产案件中同案不同判的问题，提高破产案件判案的公正与权威。

主权项：1.一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法，其特征在于采用构建企业破产裁定模型的方法，计算待判案件破产要素与破产案件案例库其他案件要素间的相似度进行类案推荐，其裁定模型的构建和判案结果输出包括以下具体步骤：步骤1：获取待判案件信息将待判案的企业破产案件的案情描述以文本的形式输入，获取待判案的企业破产案件的案件情况描述；步骤2：待判案件信息的向量化表示将步骤1中的案件情况描述的文本进行中文分句，并对每个句子进行中文分词，将分词后的句子输入利用预先训练好的词向量模型，得到每一句的句向量表示，然后得到该待判破产案件的文本向量，所述中文分句采用标点符号为基础的分句方法，对过长的语句按逗号或其它标点符号进行分割；所述语句分词利用Jieba分词工具；步骤3：待判案件的破产要素分类将预先构建好的破产案件要素体系作为案件描述句子分类体系，将步骤2中向量化处理后的案件文本向量分句输入预先训练好的要素分类模型，根据要素分类模型的输出，得到每一个句子对应的破产案件要素；步骤4：类案推荐对预先构建好的破产案件案例库中案件的破产案件要素，以及步骤3处理后获得的当前待判案件中存在的破产案件要素进行One-Hot向量化表示，计算待判案件要素向量及案例库其他案件要素向量的相似度，选取相似度最高的部分案件，得到与待判破产案件相似的类案资料，所述相似度在获取步骤3的待判案案件所含要素及案例库案件所含要素的向量化表示后，使用下述o式的余弦相似度计算得到案件要素相似度： 其中：A为待判案件所含要素的向量化表示；为待判案件是否含有第i个要素；B为案例库中某案件所含要素的向量化表示；为案例库某案件是否含有第i个要素，n为要素总个数；步骤5：破产结果的辅助裁定提取步骤3得到的待判案件信息中代表破产案件要素的语句的文本向量，将向量输入预先训练好的破产裁定模型中，根据所述破产裁定模型的输出得到判案结果。

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百度查询： 华东师范大学 一种基于自然语言处理的企业破产案件智能辅助判案方法