一種基于機器學(xué)習(xí)的法律風(fēng)險量化評估系統(tǒng)及其方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種利用人工智能領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析海量法律數(shù)據(jù)，并基于分析結(jié)果進行法律風(fēng)險評估的法律信息化系統(tǒng)及方法，屬于人工智能，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在分析處理領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)中得到廣泛的應(yīng)用，其核心技術(shù)在于收集某一領(lǐng)域內(nèi)大量相關(guān)事例的數(shù)據(jù)，并基于領(lǐng)域或行業(yè)知識對數(shù)據(jù)進行建模，最后通過計算機模擬人腦學(xué)習(xí)的方式從大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律。這類技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢在于利用計算機系統(tǒng)強大的計算能力，快速處理大量事例，從而在短期內(nèi)獲得一個人類專家需要花數(shù)十年時間積累的行業(yè)經(jīng)驗，從而代替專家做出決策。除此之外，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對海量數(shù)據(jù)的處理，發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)尚不明確或不為人所知的規(guī)律，從而擴充相關(guān)領(lǐng)域的知識積累。該類技術(shù)在文本搜索、圖像視頻識別、語音識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，具有良好的經(jīng)濟和社會效益。
[0003]法律服務(wù)由于其高度的專業(yè)性、知識性和邏輯分析，長期以來主要以人工服務(wù)為主，信息化程度有限，對人工智能方面的應(yīng)用不夠。目前，計算機科學(xué)在法律服務(wù)上的應(yīng)用，主要集中在對法律法規(guī)條文、案例、咨詢等要素信息的關(guān)鍵字檢索，以及基于關(guān)鍵字進行關(guān)聯(lián)。比如，申請?zhí)朇N201020230720，名稱為“一種法律知識庫系統(tǒng)”的實用新型專利和申請?zhí)朇N201020230735，名稱為“一種法律問題智能診斷系統(tǒng)”的實用新型專利，都是對法律信息化系統(tǒng)的直接應(yīng)用。這些應(yīng)用雖然可以幫助普通人迅速檢索相關(guān)案例和法律法規(guī)，但缺乏對案例的建模和分析能力。這些系統(tǒng)中法律素材的數(shù)字化程度不高，只是使用了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和文本分析技術(shù)，不能充分發(fā)揮計算機人工智能的作用，更無法給出量化的法律風(fēng)險評估。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]有鑒于此，本發(fā)明主要提供一種基于機器學(xué)習(xí)的法律風(fēng)險量化評估系統(tǒng)和方法，能夠利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對大量法律案例數(shù)據(jù)進行分析，并構(gòu)建風(fēng)險評估函數(shù)，用于對法律案例風(fēng)險進行量化評估。
[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的:
一種基于機器學(xué)習(xí)的法律風(fēng)險量化評估系統(tǒng)，它包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、預(yù)處理模塊、存儲模塊、機器學(xué)習(xí)模塊；
所述數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊與存儲模塊連接，從原始法律數(shù)據(jù)中找出已知法律風(fēng)險的案例，將同一案例的數(shù)據(jù)放入一個案例包中，并將案例包保存在存儲模塊；
所述預(yù)處理模塊從存儲模塊中讀出案例包數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行必要的處理，將處理后的數(shù)據(jù)保存在存儲模塊中，供機器學(xué)習(xí)模塊使用；
所述機器學(xué)習(xí)模塊從存儲模塊中讀取預(yù)處理模塊處理過的法律數(shù)據(jù)，用機器學(xué)習(xí)算法進行分析建模，輸出風(fēng)險評估函數(shù)； 給定案例信息，所述風(fēng)險評估函數(shù)在未知該案例法律風(fēng)險的條件下，給出該案例法律風(fēng)險的預(yù)測。
[0006]進一步的，
所述預(yù)處理模塊用案例法律風(fēng)險相關(guān)信息構(gòu)建風(fēng)險特征向量，案例中的其他信息用于構(gòu)建案例特征向量；一個案例包可生成一個或多個風(fēng)險特征向量和案例特征向量。
[0007]進一步的，
所述案例特征向量包含一組到多組案例特征值，一個特征值是對相應(yīng)案例某個特征的描述，所述風(fēng)險特征向量包含一組或多組風(fēng)險特征值，一個風(fēng)險特征值是對相應(yīng)案例某個風(fēng)險特征的描述。
[0008]進一步的，
所述風(fēng)險評估函數(shù)輸出風(fēng)險評估特征向量，所述風(fēng)險評估特征向量包含一組或多組評估風(fēng)險特征值，一個評估風(fēng)險特征值包含對相應(yīng)案例某個風(fēng)險特征的評估。
[0009]一種基于機器學(xué)習(xí)的法律風(fēng)險量化評估方法，數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊與存儲模塊連接，從原始法律數(shù)據(jù)中找出已知法律風(fēng)險的案例，將同一案例的數(shù)據(jù)在一個案例包中，并將案例包保存在存儲模塊；
預(yù)處理模塊從存儲模塊中讀出案例包數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行必要的處理，將處理后的數(shù)據(jù)保存在存儲模塊中，供機器學(xué)習(xí)模塊使用；
機器學(xué)習(xí)模塊從存儲模塊中讀取預(yù)處理模塊處理過的法律數(shù)據(jù)，用機器學(xué)習(xí)算法進行分析建模，輸出風(fēng)險評估函數(shù)；
給定案例信息，所述風(fēng)險評估函數(shù)在未知該案例法律風(fēng)險的條件下，給出該案例法律風(fēng)險的預(yù)測。
[0010]進一步的，
所述預(yù)處理模塊用案例法律風(fēng)險相關(guān)信息構(gòu)建風(fēng)險特征向量，案例中的其他信息用于構(gòu)建案例特征向量；一個案例包可生成一個或多個風(fēng)險特征向量和案例特征向量。
[0011]進一步的，
所述案例特征向量包含一組到多組案例特征值，一個特征值是對相應(yīng)案例某個特征的描述，所述風(fēng)險特征向量包含一組或多組風(fēng)險特征值，一個風(fēng)險特征值是對相應(yīng)案例某個風(fēng)險特征的描述.進一步的，
所述風(fēng)險評估函數(shù)輸出風(fēng)險評估特征向量，所述風(fēng)險評估特征向量包含一組或多組評估風(fēng)險特征值，一個評估風(fēng)險特征值包含對相應(yīng)案例某個風(fēng)險特征的評估。
[0012]進一步的，
所述機器學(xué)習(xí)模塊生成風(fēng)險評估函數(shù)的方法如下:
A)、準(zhǔn)備第一案例包集合和第二案例包集合；
B)、將第一案例包集合輸入機器學(xué)習(xí)算法，得到第一風(fēng)險評估函數(shù)；
C)、用第一風(fēng)險評估函數(shù)預(yù)測第二案例包集合中所有案例的風(fēng)險，輸出風(fēng)險評估特征向量;
D)、驗證風(fēng)險評估函數(shù)，將第二案例包集合中所有案例的風(fēng)險特征向量和步驟C生成的風(fēng)險評估特征向量輸入判定函數(shù)進行比較； E)、若判定函數(shù)驗證通過，輸出第一風(fēng)險評估函數(shù)；否則，不輸出第一風(fēng)險評估函數(shù)。
[0013]本發(fā)明的有益效果:
本發(fā)明所涉及的系統(tǒng)和方法，能夠利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)對大量法律案例數(shù)據(jù)進行分析，并構(gòu)建風(fēng)險評估函數(shù)，用于對法律案例風(fēng)險進行量化評估；能充分發(fā)揮計算機人工智能的作用，給出量化的法律風(fēng)險評估，具有廣泛的應(yīng)用前景。
【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)模塊圖；
圖2為本發(fā)明的數(shù)據(jù)導(dǎo)入流程圖；
圖3為本發(fā)明的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖；
圖4為本發(fā)明的機器學(xué)習(xí)模塊生成風(fēng)險評估函數(shù)流程圖；
圖5為本發(fā)明的案例特征向量示例圖；
圖6為本發(fā)明的風(fēng)險特征向量示例圖；
圖7為本發(fā)明的風(fēng)險評估特征向量示例圖。
【具體實施方式】
[0015]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進行詳細描述:
圖1為本發(fā)明系統(tǒng)模塊圖。如圖所示，法律數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊輸入系統(tǒng)，數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊將法律數(shù)據(jù)根據(jù)案例打包存入存儲模塊。存儲模塊與數(shù)據(jù)倒入模塊、預(yù)處理模塊、機器學(xué)習(xí)模塊連接。預(yù)處理模塊從存儲模塊讀取案例數(shù)據(jù)，將案例信息和案例風(fēng)險信息轉(zhuǎn)換成特定數(shù)據(jù)模式，供機器學(xué)習(xí)模塊使用。機器學(xué)習(xí)模塊從存儲模塊讀取案例信息，生成風(fēng)險評估函數(shù)，并輸出合格的風(fēng)險評估函數(shù)。
[0016]本發(fā)明數(shù)據(jù)導(dǎo)入流程如圖2所示。系統(tǒng)首先判斷原始法律數(shù)據(jù)是否可根據(jù)案例分類，非案例的數(shù)據(jù)不被導(dǎo)入。然后，檢查案例數(shù)據(jù)是否包含法律風(fēng)險信息，不包含法律風(fēng)險信息的案例數(shù)據(jù)不被導(dǎo)入。最后，將法