一种交通事故损害赔偿中法律条文预测方法

摘要

本发明涉及一种交通事故损害赔偿中法律条文预测方法。该方法基于特征提取对事实文本和法律条文进行数据清洗和特征选择，构建用于模型训练的特征和特征向量，使用TwitterLDA学习法条的文本表示，使用word2vec提取案情特征；在此基础上，应用支持向量机方法构建预测模型，生成一个法条预测模型svm‑Model；最后，将事实的特征向量输入到svm‑Model中，最终生成当前案情涉及到的法律条文。本发明目的在于解决目前存在的法律智能中通过事实对法条预测的难题，进而帮助公众更多地了解法律知识，清楚地了解案件的情况，还可以为行业提供辅助意见，避免个人主观性导致的差异，从而实现司法公正，提高社会效益。