本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術領域，特別涉及一種基于身份識別的法律推薦方法及系統(tǒng)。

背景技術：

隨著我國立法的不斷完善，以及判例公開的逐步推進，使得法律訴訟判例的應用成為了可能。

但是現(xiàn)有技術中關于法律信息信息的檢索還停留在比較初級的階段：用戶選擇訴訟案例分類信息，輸入若干關鍵詞，系統(tǒng)自動將該類型訴訟案例中包含了上述關鍵詞的案例展示給用戶。

第一、這樣檢索可能返回的案例較多，無法方便閱讀；第二、存在訴訟案情差不多的情況，存在很多相互矛盾的判例；第三、無法兼顧到普通人、律師、法官等因為身份、專業(yè)程度不同，返回的結果單一化，個性化程度不高，無法滿足不同人群的個性化需求。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供一種基于身份識別的法律推薦方法及系統(tǒng)。

一種基于身份識別的法律推薦方法，其包括如下步驟：

s1、對用戶的身份進行識別；

s2、根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；

s3、將法律推薦結果向用戶顯示。

本發(fā)明還提供一種基于身份識別的法律推薦系統(tǒng)，其包括如下單元：

用戶身份識別單元，用于對用戶的身份進行識別；

信息推薦單元，用于根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；

信息展示單元，用于將法律推薦結果向用戶顯示。

有益技術效果：本發(fā)明的相對于現(xiàn)有技術，能夠實現(xiàn)：通過對用戶的身份進行識別；根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；將法律推薦結果向用戶顯示，使得不同的人群能夠關注到自己感興趣的點，減少用戶的閱讀量。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的基于身份識別的法律推薦方法流程圖。

具體實施方式

如圖1所示，在本發(fā)明實施例中，一種基于身份識別的法律推薦方法，其包括如下步驟：

s1、對用戶的身份進行識別；

s2、根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；

s3、將法律推薦結果向用戶顯示。

有益技術效果：本發(fā)明的相對于現(xiàn)有技術，能夠實現(xiàn)：通過對用戶的身份進行識別；根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；將法律推薦結果向用戶顯示，使得不同的人群能夠關注到自己感興趣的點，減少用戶的閱讀量。

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s1包括：

對用戶的身份進行識別得到識別結果，所述識別結果包括：

起訴方、被訴方、中立方。

可選地，所述起訴方、被訴方包括當事人自己，或者其代理律師。所述中立方可以包括法官，或者僅僅為了案情研究的律師或者學者。具體實現(xiàn)方式可以如下：向用戶顯示起訴方、被訴方、中立方的按鈕，并獲得用戶的點擊信息，根據(jù)用戶的點擊信息對用戶的身份進行識別得到識別結果。

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s2包括如下子步驟：

s21、接入判例數(shù)據(jù)庫；獲取判例并加入本地。

判例數(shù)據(jù)庫可以為“中國裁判文書網(wǎng)”、“中國知識產(chǎn)權裁判文書網(wǎng)”等等，本發(fā)明對此不做限制。獲取判斷后并加入本地的服務器中，避免以為網(wǎng)絡速度影響推薦的效果。優(yōu)選將判例以word或txt格式進行存儲，便于進行信息提取。

s22、將本地案例數(shù)據(jù)庫中判例按照審判級別，得到第一效力案例、第二效力案例、第三效力案例、第三效力案例、第四效力案例；

雖然我們國家不是判例法國家，但是上級法院可以接受不服下級法院判決的上訴案件，因此根據(jù)我國目前的四級人民法院的設置，將本地案例數(shù)據(jù)庫中判例按照審判級別，得到第一效力案例、第二效力案例、第三效力案例、第三效力案例、第四效力案例進行劃分，可以實現(xiàn)在判例發(fā)生沖突時，選擇合適的參考判例。

優(yōu)選地，對于第一效力案例、第二效力案例、第三效力案例、第三效力案例、第四效力案例設置如下規(guī)則，如果用戶信息信息所顯示的級別判斷參數(shù)指向在第四效力判例對應級別法院時，第一效力案例＞第三效力案例＞第二效力案例＞第四效力案例；如果用戶信息信息所顯示的級別判斷參數(shù)指向在第三效力判例對應級別法院時，第一效力案例＞第二效力案例＞第三效力案例＞第四效力案例；如果用戶信息信息所顯示的級別判斷參數(shù)指向在第二效力判例對應級別法院時，第一效力案例＞第二效力案例＞第三效力案例＞第四效力案例；如果用戶信息信息所顯示的級別判斷參數(shù)指向在第一效力判例對應級別法院時，第一效力案例＞第二效力案例＞第三效力案例＞第四效力案例。對應的第一效力案例對應最高院，第二效力案例對應省高院，第三效力案例對應中院，第四效力案例對應基層法院。用戶信息信息所顯示的級別判斷參數(shù)指向可以通過從用戶提供的上傳信息中提取關鍵值信息中獲得管轄級別信息得到，級別判斷參數(shù)即為法院的管轄級別。

s23、將第一效力案例、第二效力案例、第三效力案例、第三效力案例、第四效力案例按照區(qū)域劃分為直接案例數(shù)據(jù)庫、參考案例數(shù)據(jù)庫。

在上述步驟中，直接案例數(shù)據(jù)庫為全國、省、省下級市、市下級區(qū)縣一級法院，直接案例數(shù)據(jù)庫在實際訴訟中參考性較強，作為直接案例數(shù)據(jù)庫；如果直接案例數(shù)據(jù)庫中無法匹配到相關的案例，或者匹配到的案例對于起訴方或被訴方不是很理想，可以通過在參考案例數(shù)據(jù)庫進行匹配，作為訴訟中案例的支撐。現(xiàn)有技術中，用戶往往只能依靠人工對海量的案例進行搜索和匹配，往往無法準確地找到能夠用于參考，并且對己方有利，并且對對方有利能夠提示的案例，通過本實施例步驟，能夠在最大限度上根據(jù)效力可用性進行劃分，并且找準、找全參考案例。比如，在一起案例中，在起訴法院及以上法院無法找到相關案例，或者無法找到對己方有利的案例，那么擴大到參考案例數(shù)據(jù)庫進行搜索，能夠擴大數(shù)據(jù)庫，并且在查全的同時，能夠對對方可能用到的案例進行提前準備。

s24、對直接案例數(shù)據(jù)庫、參考案例數(shù)據(jù)庫中案例進行著錄項目信息提取，并建立著錄項目信息與使用規(guī)則的映射關系。

可選地，在本發(fā)明實施例所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s24包括：

直接案例數(shù)據(jù)庫、參考案例數(shù)據(jù)庫中案例進行著錄項目信息提取，生成包含七維參數(shù)的對比舉證模型，七個特征參數(shù)依次包括案由參數(shù)、第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)、證據(jù)強度參數(shù)、推斷模型參數(shù)、級別判斷參數(shù)、結果參數(shù)；建立對比舉證模型與案例的映射關系。

優(yōu)選地，案由參數(shù)根據(jù)最高院的案由分類方式通過字符串的形式定義不同的案由參數(shù)；由于各個判決書中案由表述采用統(tǒng)一的格式數(shù)據(jù)，可以通過關鍵詞提取的形式獲取案由參數(shù)。

第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)在形式上相同，對于起訴方來說，起訴方提供的證據(jù)類型為第一證據(jù)參數(shù)，對方提供的證據(jù)為第二證據(jù)參數(shù)；反過來，則相反。第一證據(jù)參數(shù)包括第一證明事項信息；第二證據(jù)參數(shù)包括第二證明事項信息；在判決書中，通常會將雙方的證據(jù)進行列明，通過關鍵詞提取的方式獲取第一證書參數(shù)信息、第二證據(jù)參數(shù)信息，比如以買賣合同糾紛為例，合同證據(jù)為證明合同成立的事項，付款憑證為證明合同履行的事項。

證據(jù)強度參數(shù)根據(jù)通用證據(jù)強度標準設置，可選地，可以設置為政府文公大于公證文書大于普通文書＝物證大于言辭證據(jù)，將政府文公證據(jù)強度設置為3，將公證文書設置為3，將普通文書設置為2，將物證設置為3，將言辭證據(jù)證據(jù)強度設置為1，并設定言辭證據(jù)累加規(guī)則，根據(jù)證人數(shù)量進行累加。還是以以買賣合同糾紛為例，合同證據(jù)為證明合同成立的事項，將證據(jù)強度參數(shù)設置為2；付款憑證為證明合同履行的事項，相對應的證據(jù)強度參數(shù)設置為2。

推斷模型參數(shù)為該級別法院對于第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)的推斷認定過程信息以及大前提、小前提認定過程信息；法院對于第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)的推斷認定過程信息即對第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)中各個證明事項信息的接受或者拒絕信息，大前提、小前提認定過程信息即進行案件推理的過程，本發(fā)明實施例中將其精簡為若干關鍵詞，并通過“→”表示推斷關系。

級別判斷參數(shù)為該案例對應的級別，具體表現(xiàn)形式通過1/2/3/4對應第一效力案例、第二效力案例、第三效力案例、第三效力案例、第四效力案例。

結果參數(shù)為勝訴、敗訴信息，通過1/0表示。

將上述七個特征參數(shù)依次包括案由參數(shù)、第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)、證據(jù)強度參數(shù)、推斷模型參數(shù)、級別判斷參數(shù)、結果參數(shù)分別轉換為字符串信息，并通過分隔符將各個特征參數(shù)進行分隔。

s25、獲取用戶的身份識別結果，根據(jù)用戶的身份識別結果確定使用規(guī)則信息；

s26、獲取用戶提供的上傳信息；從用戶提供的上傳信息中提取關鍵值信息；

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s26包括：

獲取用戶提供的上傳信息；

從用戶提供的上傳信息中提取關鍵值信息；從用戶提供的上傳信息中提取關鍵值信息類似于七個特征參數(shù)的確定過程，在確定過程中，可以通過文字識別、語音識別、提示用戶的方式進行信息提取和補充。

根據(jù)步驟s25中確定的使用規(guī)則信息對提取的關鍵值信息進行權值標定；

通過對提取的關鍵值信息進行權值標定，主要是根據(jù)對用戶身份識別結果：起訴方、被訴方、中立方。每方關注的重點不一樣，則通過對提取的關鍵值信息進行權值標定，將權值設定較高的信息進行優(yōu)先匹配和顯示。此處可以靈活配置。

根據(jù)用戶的身份識別結果對生成進行了權值標定后的實例對比模型。

s27、根據(jù)確定的使用規(guī)則信息在直接管理數(shù)據(jù)庫中進行檢索，并判斷是否具有匹配的著錄項目信息，在匹配到著錄項目信息時，跳轉到步驟s29；否則跳轉到步驟s28；

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s27中根據(jù)確定的使用規(guī)則信息在直接管理數(shù)據(jù)庫中進行檢索，并判斷是否具有匹配的著錄項目信息包括：

s271、根據(jù)生成進行了權值標定后的實例對比模型判斷是否需要對七維參數(shù)的對比舉證模型中特征參數(shù)進行缺省處理，在需要進行缺省處理時，跳轉到步驟s272，否則跳轉到步驟s273；

s272、根據(jù)進行了權值標定后的實例對比模型對七維參數(shù)的對比舉證模型中相應特征參數(shù)進行缺省處理，并跳轉到步驟s273；

通過進行缺省處理，可以大大降低數(shù)據(jù)檢索量，提高檢索效率。

s273、根據(jù)缺省處理后的對比舉證模型在直接管理數(shù)據(jù)庫中進行檢索，并根據(jù)特征參數(shù)的匹配判斷是否具有匹配的著錄項目信息。

s28、根據(jù)確定的使用規(guī)則信息在參考管理數(shù)據(jù)庫中進行檢索，并判斷是否具有匹配的著錄項目信息，在匹配到著錄項目信息時，跳轉到步驟s29；

s29、根據(jù)步驟s26中關鍵值信息以及匹配到的著錄項目信息通過計算模型進行計算，得到計算結果。

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s29包括：

獲取權值標定后的實例對比模型以及匹配到的著錄項目信息；

獲取匹配到的著錄項目信息對應的包含七維參數(shù)的對比舉證模型；

根據(jù)選擇的法律推薦策略對權值標定后的實例對比模型以及匹配到的七維參數(shù)的對比舉證模型進行計算，得到法律推薦條目。

根據(jù)選擇的法律推薦策略對權值標定后的實例對比模型以及匹配到的七維參數(shù)的對比舉證模型進行計算。

通過識別權值標定后的實例對比模型以及匹配到的七維參數(shù)的對比舉證模型中各個分隔符，獲取各個單個信息。

通過結合推斷模型參數(shù)對七維參數(shù)的對比舉證模型的第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)進行評價，評價結果為接受或不接受；并計算權值標定后的實例對比模型中第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)與七維參數(shù)的對比舉證模型的第一證據(jù)參數(shù)、第二證據(jù)參數(shù)的相似距離值。

通過相似距離值以及評價結果對匹配成功的案例進行相關度排序，并且通過級別參數(shù)對排序結果進行修正得到參考度排名序列；根據(jù)結果參數(shù)對進行了參考度排名序列的案例進行風險標記。

在本發(fā)明所述的基于身份識別的法律推薦方法中，

所述步驟s3包括：

將法律推薦條目依據(jù)用戶身份對應的推薦方式進行調整后進行顯示推薦。

可選地，對于起訴方、被訴方分別安排對自己有利的結果進行顯示推薦，對于中立方，通過級別參數(shù)對排序結果進行修正得到參考度排名序列；并保留風險標記。

本發(fā)明實施例還提供一種基于身份識別的法律推薦系統(tǒng)，其包括如下單元：

用戶身份識別單元，用于對用戶的身份進行識別；

信息推薦單元，用于根據(jù)識別結果調整法律推薦策略；根據(jù)選擇的法律推薦策略進行法律推薦；

信息展示單元，用于將法律推薦結果向用戶顯示。

本發(fā)明實施例方法實施例與系統(tǒng)實施例是一一對應的，方法實施例也可用于擴展系統(tǒng)實施例。本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。

可以理解的是，對于本領域的普通技術人員來說，可以根據(jù)本發(fā)明的技術構思做出其它各種相應的改變與變形，而所有這些改變與變形都應屬于本發(fā)明權利要求的保護范圍。