案件报道

摘要： 在全面依法治国的当下,法律与人们的生活息息相关。法治新闻担负着向社会大众宣传普法的重要任务,案件新闻报道则是法治新闻采写中最重要的一部分。然而实践中,一些公检法机关出于引发舆情的担心,对于案件宣传越来越趋于保守,反而更乐于进行条文宣传。文章通过列举、对比实操中的案例,对案件报道的重要性、必要性,负面社会效果产生的原因,哪些案件更适宜宣传报道以及如何看待社会舆论等实际操作中容易遇到的问题进行分析,以论证做好案件报道可以起到的警示、示范作用,有效推动人们规则意识的形成,从而起到诉源治理的效果。同时,文章对于案件报道中应当注意的素材选取、价值判断等问题给出具体建议,帮助规避案件报道中的负面效果,在解决当下普法宣传、案件报道中的实际困境。

摘要： 案件报道属于社会新闻中的法制新闻.通过以案说法,以案释法,弘扬社会正能量,引导社会舆论,促进社会和谐发展.由于案件报道往往受到受众的特别关注,笔者认为在采写时尤其要注意立场,强化"四种意识",切不能以偏概全,出现干扰司法、侵犯当事人合法权益的报道.

摘要： “一个案例胜过一打文件。”案件是检察新闻宣传报道最主要的资源,利用典型案件的影响性、故事性,也是传播检察好声音、弘扬法治正能量最有效的方式。2020年,我通过加强案件宣传报道策划,精选典型案件深入采访调查,采写了一批有深度、有品质的案件宣传报道作品。

摘要： 《民法典》人格权编部分对新闻报道浓墨重彩的规范,势必对新闻报道的未来走向产生重要影响,也使媒体的有些报道行为变得尴尬起来.尤其是案件报道,与司法的互动最为复杂,暴露的问题也相对明显.本文以案件报道为考察对象,梳理了当前案件报道在《民法典》的规范框架下存在的问题,并分析了造成问题的原因.除了法律规制长期缺失之外,也与媒体自身缺乏伦理规范有关,据此,提出了案件报道伦理规范的基本框架.

摘要： 日前,新华社在《新闻阅评动态》第315期发表《新华社新闻报道中的禁用词(第一批)》中规定了媒体报道中的禁用词,并说这“到处都体现了人道主义和主权意识”。这批禁用词共计102条,其中第18条云:在案件报道中指称“小偷”“强奸犯”等时,不要使用其社会身份或者籍贯作标签式前缀。

摘要： 全面依法治国是中国共产党领导人民治理国家的基本方略,是发展社会主义市场经济的客观需要,是社会文明进步的显著标志,是国家长治久安的必要保障。目前,有关法制建设和法制动态类的新闻报道已经深入到社会生活的各个领域,而其中的公安案件类新闻报道,往往涉及人民群众普遍关注的社会热点,其关注度和影响力都很大。一篇优秀的案件报道,应当着重于传播法律知识,弘扬法律意识和倡导法治精神,对规范社会秩序以及引导公众执法懂法守法等方面均有积极作用。案件报道在满足公众知情权的同时,还有一些规矩和禁忌,需要媒体和媒体人特别注意。

摘要： 案件因可读性强而成为媒体争相报道的内容,但如何才能将案件报道做得与众不同,让报道更出彩呢?本文对法治媒体做好案件报道应注意的三个方面进行分析.

摘要： 案件报道,是新闻报道中的重要内容,因具有较高的阅读率、点击率、收看率,被称为新闻报道的"富矿"。但案件报道也常因报道不当,引发较多的名誉权、隐私权纠纷,特别是新媒体环境下,信息流动加速,表达方式丰富,案件报道大量使用现场图片、监控视频、庭审直播以及个人社交网络信息,容易走入泄露隐私的"雷区"。

摘要： 一种图像处理设备(4)，包括：识别信息接收单元(70)，其接收用户的识别信息；授权人信息接收单元(74)，其接收与授权所接收的识别信息的用户执行用于处理案件的过程的授权人有关的信息；图像获取单元(82)，其获取图像；和图像发送单元(84)，其根据来自用户的发送指令将获取的图像作为与授权人相关的图像进行发送。

摘要： 本发明涉及基于案件要素句子关联图卷积的案件舆情摘要生成方法，属于自然语言处理技术领域。本发明融合案件要素和词构建基于案件要素的句子关联图，来表征句子信息和句子之间的关联关系；使用图卷积神经网络学习句子信息和句子之间的关联关系，对句子进行分类，得到每个句子的重要性评分；按重要性对句子进行排序，通过去重和时序关系调整得到摘要。本发明实现了从涉及特定案件的多个新闻文本中，获取重要信息作为其简短摘要。对于相关人员快速掌控舆情态势有着重要的作用，解决了针对案件舆情摘要如何融入领域知识和跨文档句子关联关系的问题。

摘要： 本发明涉及基于差异性案件要素的案件舆情时间线生成方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先构建涉案舆情时间线数据集并生成每条微博文本的差异性要素；然后将差异性要素、微博文本和案件时间作为BERT编码器的输入，基于自编码框架生成文本的低维特征向量；最后基于该特征向量和K‑Means聚类的方法，使用软聚类生成舆情案件时间线。在构造的涉案舆情时间线数据集上，本发明提出的方法在ACC和NMI两个聚类指标上均有较大提升。

摘要： 本发明实施例提出一种案件处理模型的训练方法、案件文本处理方法及相关装置，涉及自然语言处理领域。该方法通过将案件文本的小类分类和实体抽取两个任务联合训练，实现了共享特征抽取层的结构和权重参数，在增强模型泛化能力的同时减少了模型总参数，达到了仅使用一份训练资源完成文本分类与实体抽取两类任务的目的，相对于将小类分类和实体抽取两个任务独立实施的方式，无论是模型开发效率、资源利用率，还是后期的模型迭代升级、模型维护成本的节约等方面，都有较大幅度的提升。

摘要： 本发明涉及一种基于案件事实混合编码面向刑事案件风险互学习评估方法，具体如下：1）构建与常见刑事案件相关的法律知识库；2）对案件事实进行分词，筛选案件事实文本关键词；3）通过引入知识库中相关知识，构建事实文本树，实现事实文本混合编码；4）基于模型互学习技术使用多结构模型训练案件风险分类任务；5）计算模型中不同结构模型对应的损失函数；6）根据模型测试结果，选取平均准确率最高的模型，进行刑事案件风险评估。

摘要： 本发明涉及基于案件要素指导及深度聚类的新闻与案件相关性分析方法，首先抽取出重要的句子表征文本；其次利用案件要素对案件进行表征，用来初始聚类中心，指导聚类的搜索过程；最后选用卷积自编码器获得文本表征，利用重构损失和聚类损失联合训练网络，使文本的表征更接近于案件，并将文本表征和聚类过程统一到同一框架中，交替更新自编码器参数及聚类模型参数，实现文本聚类。本发明针对当前聚类算法对于新闻与案件相关性分析任务，缺乏有效的指导信息，导致聚类发散，降低了结果的准确性这一问题，充分发挥了案件要素的在聚类过程中以及对文本向量化表征的指导作用，有效提升了聚类结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于案件要素相似性建模的案件串并方法，包括要素相似性计算和综合相似性计算；基于语义相似与规则相似，结合了语义分析和数据建模技术，以及警务研判经验为一体，实现了通过七大要素自动计算案件之间的相似性，再辅以适当的人工分析，就可以大大提高了案件串并的效率。

摘要： 一种图像处理设备(4)，包括：识别信息接收单元(70)，其接收用户的识别信息；授权人信息接收单元(74)，其接收与授权所接收的识别信息的用户执行用于处理案件的过程的授权人有关的信息；图像获取单元(82)，其获取图像；和图像发送单元(84)，其根据来自用户的发送指令将获取的图像作为与授权人相关的图像进行发送。

摘要： 本发明涉及一种基于案件事实混合编码面向刑事案件风险互学习评估方法，具体如下：1）构建与常见刑事案件相关的法律知识库；2）对案件事实进行分词，筛选案件事实文本关键词；3）通过引入知识库中相关知识，构建事实文本树，实现事实文本混合编码；4）基于模型互学习技术使用多结构模型训练案件风险分类任务；5）计算模型中不同结构模型对应的损失函数；6）根据模型测试结果，选取平均准确率最高的模型，进行刑事案件风险评估。

摘要： 本发明公开了一种案件相似性对比模型的训练方法及案件相似性对比方法，所述训练方法包括：利用神经网络构建案件相似性对比模型；获取历史案件，并按照历史案件中所包含的物体的相似性构建训练样本集，所述训练样本集包括正样本和负样本，所述正样本为所包含的物体与基准目标物体的相似性高于第一预设阈值的案件中物体的图像，所述负样本为所包含的物体与基准目标物体的相似性低于所述第一预设阈值的案件或随机选取的历史案件中物体的图像；利用所述训练样本集训练所述案件相似性对比模型。通过本发明技术方案能够自动筛选出具有相似性的案件。