發(fā)布時(shí)間：2020-04-11 08:46

【摘要】：司法文本邏輯嚴(yán)謹(jǐn),結(jié)構(gòu)清晰明確,適合采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析和處理。依托于近年來司法公開的相關(guān)政策,可用的司法語料大幅度增長,為機(jī)器學(xué)習(xí)方法在司法領(lǐng)域的應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐。為了幫助司法從業(yè)者進(jìn)行快速地案例檢索,同時(shí)為民眾法律詢提供輔助工具,本文研究并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)司法案例篩選系統(tǒng)。這一系統(tǒng)的核心功能是對獲取的文本進(jìn)行分析,并從數(shù)據(jù)庫內(nèi)備選的海量裁判文書中篩選出相似案例供用戶參考,同時(shí)包含裁判文書分析等輔助功能。文章的主要工作是將機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)自然語言處理技術(shù)引入司法領(lǐng)域內(nèi)。首先,本文對系統(tǒng)所屬的司法智能領(lǐng)域進(jìn)行了研究現(xiàn)狀介紹。進(jìn)一步,介紹了分詞技術(shù)、文本關(guān)鍵詞提取算法TF-IDF、文本分類技術(shù)fastText及web應(yīng)用框架技術(shù)Django等與本文系統(tǒng)構(gòu)建相關(guān)的技術(shù),并完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。本文擬通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)fastText對文本進(jìn)行分類,進(jìn)一步依據(jù)文本分類得到的標(biāo)簽結(jié)果進(jìn)行相似案例篩選。系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)分為四部分,包括文件上傳模塊、文本輸入模塊、裁判文書分析模塊和案例篩選模塊。主要完成的工作如下:采用Django框架實(shí)現(xiàn)裁判文書上傳模塊和文本輸入模塊,用于實(shí)現(xiàn)與用戶之間的交互,為整個(gè)系統(tǒng)的獲取需要分析的文本。采用關(guān)鍵字匹配和TF-IDF算法抽取文本關(guān)鍵信息,實(shí)現(xiàn)對上傳裁判文書的分析工作,幫助用戶快速理解裁判文書。采用fastText框架訓(xùn)練多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,用于對輸入文本進(jìn)行分類;進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)依據(jù)分類標(biāo)簽及文本相似度的篩選和排序,最后展示篩選結(jié)果并提供下載等輔助功能。司法案例篩選系統(tǒng)最終以web應(yīng)用的形式運(yùn)行良好。用戶可以通過瀏覽器訪問這一系統(tǒng),進(jìn)行文本輸入、裁判文書上傳和分析,并依據(jù)輸入的文本進(jìn)行相似案例的篩選。經(jīng)實(shí)驗(yàn),系統(tǒng)裁判文書解析正確率達(dá)到86%,案例篩選相關(guān)率達(dá)到81%,具有一定實(shí)用性。
【圖文】：

即使是大型數(shù)據(jù)，，也能夠在一臺硬件配置達(dá)到當(dāng)前主流水平的機(jī)器上以逡逑分鐘級的時(shí)間代價(jià)訓(xùn)練完成Ｐ１］。訓(xùn)練出模型的效果與深度學(xué)習(xí)分類器相比精逡逑度差別不是很大，甚至優(yōu)于部分的深度學(xué)習(xí)分類器，如圖２．１所示［３１］：逡逑邐Ｙａｈｏｏ邐Ａｍａｚｏｎ邋ｆｕｌｌ邐Ａｍａｚｏｎ邋ｐｏｌａｒｉｔｙ逡逑邐Ａｃｃｕｒａｃｙ邐Ｔｉｍｅ邐Ａｃｃｕｒａｃｙ邐Ｔｉａｅ邐Ａｃｃｕｒａｃｙ邐Ｔｉ？ｅ逡逑ｃｈａｒ－ＣＮＮ邋７１．２邐—邋１邋ｄａｙ￣邐５９．５邐＾５邋ｄａｙｓ￣邐９４．５邐￣５邋ｄａｙｓ￣￣逡逑ＶＤＣＮＮ邐７３．４邐２ｈ邐６３邐７ｈ邋￣邋９５．７邐７ｈ逡逑ｆａｓｔＴｅｘｔ邋７２，３邐５ｓ邐６０．２邐９ｓ邐９４．６邐ＩＱｓ逡逑圖２．１：邋ｆａｓｔＴｅｘｔ與深度學(xué)習(xí)對比圖逡逑ｆａｓｔＴｅｘｔ另一特點(diǎn)，在于“ｔｅｘｔ”。這是一個(gè)完全用于文本分類的框架�？捎缅义嫌诰渥樱ǘ涛谋荆┓诸惡烷L文本分類等領(lǐng)域［３２］，在文本傾向性和文本分類標(biāo)逡逑簽預(yù)測等典型問題上有著非常優(yōu)異的表現(xiàn)。并且這一框架能夠通過學(xué)習(xí)詞語的逡逑向量表示來處理多種語言的文本，因而對于中文的司法文本同樣適用。逡逑ｆａｓｔＴｅｘｔ模型主要由三部分組成［３３］：淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)、層次Ｓｏｆｔｍａｘ逡逑和Ｎ－ｇｒａｍ特征。在模型架構(gòu)方面，ｆａｓｔＴｅｘｔ采用了與ｗｏｒｄ２ｖｅｃ訓(xùn)練詞向量所用逡逑的ＣＢ０Ｗ模型相似的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如圖２．２所示）。逡逑與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層包含多層不同，ｆａｓｔＴｅｘｔ所采用的模型隱藏層僅有逡逑一層

負(fù)載｜支持１位用戶遠(yuǎn)程同時(shí)訪問逡逑３．２．３司法案例篩選系統(tǒng)用例設(shè)計(jì)逡逑根據(jù)系統(tǒng)功能性需求，系統(tǒng)的用例圖如圖３．１所示：逡逑擴(kuò)展逡逑篩選案例ｙ逡逑７、、、．邐邐邐邐逡逑圖３．１：系統(tǒng)用例圖逡逑用例圖中共涉及７個(gè)用例，分別是遠(yuǎn)程文本輸入、遠(yuǎn)程文件上傳、裁判文書逡逑分析、獲取篩選案例、詳情查看、文件下載和裁判文書儲存。逡逑其中，遠(yuǎn)程文本輸入用例和遠(yuǎn)程文件上傳用例定義了文件上傳和文本框輸逡逑入兩種交互功能。裁判文書分析用例定義了裁判文書分析功能：需要幫助系統(tǒng)逡逑使用者快速地理解裁判文書。裁判文書儲存用例定義了對裁判文書及其分析結(jié)逡逑果儲存的功能。獲取篩選案例用例定義了案例篩選功能：需要通過用戶輸入或逡逑上傳的文本，篩選出相似的案例文本。詳情查看用例和文件下載用例分別定義逡逑了對篩選案例的原文本詳情查看和下載的功能。７個(gè)用例的具體用例描述如下：逡逑１７逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D926;TP181;TP391.1

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本文編號：2623390