基于人物画像的案件辅助审理方法研究

摘要

近年来，计算机随着研究领域的不断突破，技术应?更加?泛深?，已经逐渐成为?门举?轻重的?具学科，并随着时间的推移，发挥着越来越重要的作?。
　　作为计算机科学与技术领域的?个重要研究?向，智能在引领新技术领域前进的同时，也推动了传统?业进??新。
　　?户画像作为近年来新提出的?个概念，通过收集?户在?络上填写的资料、发布的内容、进?的活动、拥有的关系等信息，从中有选择、有结构地提取出关键部分，?成特征数据，为如何?计算机语?表征真实世界的?户信息提供了?种思想。??物画像则是将构建对象从真实?户推?到?户和其他?切可表?的客观实体上，背后的思想不变。
　　在案件审理领域，?前还没有?种合理的、通?的研究?法，能够通过学习法律知识和历史记录，为相关?员提供辅助审理的功能。
　　基于此，本?提出了?种基于?物画像的，科学的、具有操作性的、并可以推?到多种类型案件的案件辅助审理研究?案。
　　研究内容主要包括三个部分。预处理与建模、特征提取和辅助决策。
　　(1)预处理与建模部分提出了?级刻画的?法，为针对到类型的案件建?模型；利?word2vec?具，训练词向量，并对词向量进?聚类，?成多维特征词表；爬?获取历史裁判?书后，对?书的正?进?分词并?库；
　　(2)特征提取部分针对各维特征，提出了有程度划分和?程度划分的两种特征提取?法。对于有程度划分的维度提取过程基于两级词表实现；对于?程度划分的维度，提取过程主要基于正则表达式完成。对提取后得到的数据做归?化处理，得到最终的特征向量，形成判决知识库；
　　(3)辅助决策部分包括相似案例计算和新案例审判两个部分。前者是通过局部敏感哈希算法优化检索后，利?欧式距离和余弦距离综合的相似性度量算法返回最相似的案件集；新案例审判是通过集成学习?法，综合多分类器的分类结果做出决策，给相关?员提供审理参考。
　　最后依照实际需要，设计实现了?个智能审判web系统，并通过实验论证了?案的合理性与可?性。

目录

第1章 绪论

1.1 课题背景与研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与组织结构

第2章 人物画像研究相关知识

2.1 引言

2.2 特征词表生成方法

2.3 局部敏感哈希算法

2.4 文本分类相关算法

2.5 本章小结

第3章 基于人物画像的预处理阶段

3.1 引言

3.2 案例建模方法

3.3 特征词表生成方法

3.4 获取训练数据

3.5 案例文书分词

3.6 预处理阶段实验

3.7 本章小结

第4章 基于人物画像的特征提取方法研究

4.1 引言

4.2 判决结果分类

4.3 特征向量提取

4.4 特征向量归一化

4.5 本章小结

第5章 基于人物画像的辅助决策方法研究

5.1 引言

5.2 案例相似性计算

5.3 基于机器学习案件审判方法研究

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

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致谢