申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

申请日：2020-07-30

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN111858834B

主分类号：G06F16/31

分类号：G06F16/31;G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.01#授权;2020.12.08#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本申请涉及人工智能及智能决策技术领域，提供一种基于AI的案件争议焦点确定方法、装置、设备及介质，其方法能够基于Transformer模型对文本数据进行扩展得到扩展数据，提高了数据的全面性，基于BERT模型对扩展数据进行回归分析得到基础数据，预测结果更加准确，获取目标辩称输入至决策模型，输出第一案件争议焦点集合，获取目标事实要素与规则表匹配，得到第二案件争议焦点集合，执行并集运算，得到备选案件争议焦点并推送至指定终端设备，结合两次案件争议焦点的确定自动认定备选案件争议焦点，以供法官等人员选择以辅助决策，提高了法官审理案件的质效，同时实现了相同类型案件的规范化。本发明还涉及区块链技术，规则表及决策模型可存储于区块链上。

主权项：1.一种基于AI的案件争议焦点确定方法，其特征在于，所述基于AI的案件争议焦点确定方法包括：响应于接收到的案件争议焦点确定指令，从所述案件争议焦点确定指令中获取待处理案件的文本数据；基于Transformer模型对所述文本数据进行扩展，得到扩展数据，包括：获取所述文本数据中的每个段落；将每个段落分别输入至所述Transformer模型，得到每个段落的多个关联段落；计算每个段落的多个关联段落与对应段落的相关度；将相关度大于或者等于第一预设值的关联段落确定为每个段落的扩展段落；将每个段落的扩展段落合并至对应的段落；整合合并后的各个段落，得到所述扩展数据；基于BERT模型对所述扩展数据进行回归分析，得到基础数据，包括：采用BERT算法，并基于通用文本库进行预训练，得到所述BERT模型；将所述扩展数据输入至所述BERT模型，输出每个词的重要程度评分；对每个词的重要程度评分进行标准化处理；根据标准化处理后的每个词的重要程度评分，基于所述扩展数据的词组成生成所述扩展数据的文本表示作为所述基础数据；从所述基础数据中获取目标辩称及目标事实要素；将所述目标辩称输入至预先训练的决策模型中，输出第一案件争议焦点集合，其中，所述决策模型基于随机森林算法及卷积神经网络算法训练而得到；将所述目标事实要素与预先配置的规则表进行匹配，得到第二案件争议焦点集合，包括：提取所述目标事实要素的关键字；以所述关键字在所述规则表中进行遍历匹配，所述规则表中存储了至少一个案件争议焦点及每个案件争议焦点对应的要素；当确定所述规则表中有案件争议焦点的要素与所述关键字都匹配时，以确定的案件争议焦点构建所述第二案件争议焦点集合；对所述第一案件争议焦点集合及所述第二案件争议焦点集合执行并集运算，得到备选案件争议焦点，并将所述备选案件争议焦点推送至指定终端设备。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于AI的案件争议焦点确定方法、装置、设备及介质

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