争议焦点

摘要： 本文概述了"1+N"模式在全国范围内的推行现状,梳理了项目落地实施过程中的种种疑惑和争议焦点问题,并分析委托社会咨询机构和委托国有投资建设平台两种项目管理模式的利弊,进一步论证了"1+N"模式的适用性和必要性,指出其在今后相当长时期内仍将是全过程工程咨询服务的主要模式。

摘要： 根据Alpha案例库显示,2020年度中国裁判文书网公开的最高人民法院审理的案由为建设工程施工合同纠纷的裁判文书共计1051份,其中裁定书887份,判决书163份,决定1份(数据采集时间为2021年10月18日)。

摘要： 社会主义核心价值观融入裁判文书释法说理,提供的是一种说明性理由,可以为法官释法说理提供指引,增强判决的合理性,提升裁判文书的可接受性与权威性,并进一步强化司法裁判在社会治理中的引领与导向作用。当前法官释法说理存在一定困境,同时核心价值观融入裁判文书释法说理存在“模板化”、“碎片化”等缺陷。从司法实践出发,将核心价值观运用于释法说理,并非盲目融入,而应扎根个案的案件事实与法律适用,针对争议焦点,为事实认定与法律适用提供指引;同时,运用法律修辞方法,将核心价值观作为修辞融入释法说理。

摘要： 随着知识更新换代的加速,提高教师学历层次成为建设高质量教师队伍的关键,被世界主要国家视为提高学生学业成绩的重要手段。探究教师学历与学生成绩的因果关系成为国际教育研究的热点问题。无论是教育政策制定还是实证研究,这一问题始终存在较大争论。国际视野下教师学历与学生成绩关系研究的争议焦点在于,提高教师学历能否提升学生学业成绩,且高学历教师对不同学科、不同学段、不同学习能力学生学业成绩的影响是否存在差异。这事关国家教师教育政策的调整和财政性教育经费投入结构的优化。

摘要： 在劳动关系管理实务中,有关员工辞职的问题一直颇有争议,比较常见的情形有:员工递交了辞职信,但用人单位不批准、不办理离职手续怎么办;员工递交了辞职信要求立刻离职,用人单位怎么办;员工提前一个月递交了辞职信,用人单位声称没收到、不办理离职手续怎么办;员工递交了辞职信后又反悔、想撤回,用人单位不同意怎么办等。争议焦点各种各样,不胜枚举。本文结合案例,就劳动者辞职权进行分析探讨。

摘要： 走进省十三届人大代表陈家珠的办公室,她刚完成一起手术后遗症引起的医患纠纷调解,正置身于各类文件间伏案疾书。陈家珠任邵武市医患纠纷调解处理中心调解员已有10余个年头,至今共接待来电来访2000余人次,调解纠纷200余件,所调解的案件都做到案结、事了、人和,曾先后获得省优秀人民调解员、省五四青年奖章等荣誉。2021年5月,患者危某在邵武某医院治疗时突然死亡,家属50余人冲到医院“讨说法”,并提出100万元的赔偿金额。得到消息后,陈家珠当即放弃休假,立马赶赴现场,及时组织医患双方到调解处理中心开展调解。在调解现场,她认真倾听、中肯分析,安抚双方情绪,归纳争议焦点。经过几天的磨合,终于达成和解。

摘要： 目前我国相关法律对司法解散制度的规定仍过于笼统,缺乏可操作性,不能满足日益增多的司法解散诉讼,需要在理论与实践中充实完善该制度。本文运用案例分析法,以深圳市A有限公司解散案为例进行论文写作。简要论述案件内容与法院判决结果,以此来说明法院适用司法解散制度的裁判思路,然后从两方面论述了本案的争议焦点,最后阐述通过该案例得到的启示,为司法实务中合理适用该制度提供可行性建议。

摘要： 近期全国多地疫情反复,不少企业员工开启居家办公模式。这期间工作时长怎么计算?工作成绩如何判定?工资发放有何讲究?这些新出现的问题引发劳动者关切。没有打卡,工作时长怎么计算?3月底,刘女士与北京九鼎伟业投资有限公司的劳动纠纷迎来了二审宣判。在居家办公期间,究竟怎样算出勤、加班以及工作时间如何计算,成为争议焦点。刘女士称自己于2020年2月至3月居家办公并提供工作成果,公司应向其足额支付劳动报酬,并提供了这段时间的会议通知、微信沟通记录、大小周休息日工作证据、出差报销审批流程截图、参保人员缴费信息加以佐证。最终,北京市二中院支持了刘女士相关诉求,她拿回公司拖欠的数万元工资。

摘要： 北大法宝检索平台所收录的2020年度山东医疗损害中涉及的有关司法鉴定的相关问题现状和存在的问题,针对司法鉴定的争议焦点,提出医疗纠纷预防和处理的建议。

摘要： 一、“五洋建设案件”情况及裁判观点(一)案件情况“五洋建设案件”的争议焦点,集中在公募债券发行过程中承销机构与中介机构是否未尽责履职,是否应视情节与发行人承担连带赔偿责任的问题上。其中,原告主张判令包括承销机构在内的六被告对债券本息及相关利息承担共同连带赔偿责任;而在众多被告中,德邦证券作为债券的承销机构围绕以下诸方面展开辩解:已履行尽职调查义务,不存在过错;应履行一般注意义务,非其专业判断事项;已做风险提示;与债券最终未能兑付之间存在因果关系;原告存在高风险投机行为,其自身存在过错等。

摘要： 正如古希腊智者学派代表人物普罗泰戈拉所言“人是万物的尺度”，传统人类文明是以“人”发展起 来的。然而，随着20世纪后期不断恶化的环境问题，西方学者对“人类中心主义”产生质疑，“非人类中 心主义”的观点浮出水面，两者在环境伦理学界展开争论，进而对西方国家的环境立法、实践产生影响。通过从可持续发展角度对环境伦理争议焦点的审视，有利于找到一条更适合中国的环境立法伦理之路，从而完善中国的环境立法、实践。

摘要： 本发明涉及自然语言技术处理领域，具体涉及一种基于争议焦点实体的争议焦点发现方法、装置及终端，包括：获取文档数据，对文档数据进行预处理，得到实体集；从实体集中删除冗余实体，得到候选实体集；将候选实体集中的每个候选实体与标题、文档内容进行拼接作为输入特征；将输入特征输入BERT模型中训练，训练完毕后，输出争议焦点实体；根据争议焦点实体进行争议焦点判断。本发明将”候选实体+’‑’+标题+’‑’+文档内容”作为输入特征，使得候选实体的关注度越高；二分类任务简化了常规实体识别的任务步骤，每个实体与文档都可以形成一个样本，增加了训练样本量，同时也大大提高了争议焦点实体的精度，效果更佳。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习混合模型的争议焦点检测方法及装置，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：①构建争议焦点树库；②完成数据的标注并得到数据集；③得到完整可训练的数据集；④将步骤S3得到的数据集进行中文数据预处理；⑤利用BERT‑wwm模型得到文本字向量矩阵；⑥使用LSTM网络模型提取文本全局语义特征；使用TextCNN模型的多种卷积核提取文本不同粒度的局部语义特征；将两个模型的概率结果进行平均计算，设定阈值进行预测，输出概率超过阈值的争议焦点。本发明针对单模型不能同时捕捉并利用多层面语义特征的问题，提供了一种混合模型的争议焦点预测方法，大大提升了预测精度。

摘要： 本发明公开了一种裁判文书相似争议焦点合并方法及系统，所述方法包括：解析裁判文书结构；获得待处理争议焦点；分类争议焦点；分类待处理争议焦点并存储；对待处理的争议焦点进行分词；提取争议焦点的文本特征，将分词后的争议焦点文本转化成有语义信息的文本特征向量；对得到的文本特征向量进行聚类；基于聚类结果，获得待处理争议焦点的合并结果；本方法及系统以满足司法审判实务为落脚点，通过合并相似或相同争议焦点建立案件之间的关联，实现争议焦点维度的相似案例检索或推荐。

摘要： 本发明涉及自然语言技术处理领域，具体涉及一种基于争议焦点实体的争议焦点发现方法、装置及终端，包括：获取文档数据，对文档数据进行预处理，得到实体集；从实体集中删除冗余实体，得到候选实体集；将候选实体集中的每个候选实体与标题、文档内容进行拼接作为输入特征；将输入特征输入BERT模型中训练，训练完毕后，输出争议焦点实体；根据争议焦点实体进行争议焦点判断。本发明将”候选实体+’‑’+标题+’‑’+文档内容”作为输入特征，使得候选实体的关注度越高；二分类任务简化了常规实体识别的任务步骤，每个实体与文档都可以形成一个样本，增加了训练样本量，同时也大大提高了争议焦点实体的精度，效果更佳。

摘要： 本发明公开了一种案件争议焦点提取方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取裁判文书，对所述裁判文书进行案由标注和争议焦点标注，获得案由争议焦点标签库；基于迁移学习方法，获取司法BERT预训练模型，并对司法BERT预训练模型进行初始化；根据初始化的司法BERT预训练模型构建BERT‑DNN多分类预测模型；采用案由争议焦点标签库联合训练案由预测模型和争议焦点预测模型；获取待检测案件，采用训练后的争议焦点预测模型对待检测案件进行争议焦点提取，获得预测结果。本发明通过采用联合学习案由类别和争议焦点的多目标学习方法，能够相互约束修正目标，提高目标预测泛化能力。本发明可广泛应用于文本智能处理领域。

摘要： 本申请涉及一种用于争议焦点裁判文书的筛选的模型的训练方法、争议焦点裁判文书的筛选方法、装置和电子设备。该用于争议焦点裁判文书的筛选的模型的训练方法包括：获取训练裁判文书，所述训练裁判文书包含小部分已标注样本和大部分未标注样本；对所述训练裁判文书进行文本预处理和段落抽取；从所述训练裁判文书构建所述已标注样本的第一特征向量和所述未标注样本的第二特征向量；以及，使用正未标记学习策略，将所述已标注样本作为正样本并将所述未标注样本作为负样本训练支持向量机模型，所述支持向量机模型用于将裁判文书分类为是否包含争议焦点。这样，可以改进争议焦点裁判文书的筛选方案。

摘要： 本申请公开了一种争议焦点推荐方法及装置，用以解决争议焦点推荐准确率低的技术问题。其中，一种争议焦点推荐方案，分别通过预测模型得到第一推荐争议焦点，通过规则策略推荐得到第二推荐争议焦点。再通过预设选择策略，从所述第一推荐争议焦点和所述第二推荐争议焦点中选择出最终争议焦点，提高了争议焦点的推荐准确性。并且，通过使用ARMA模型对争议焦点进行预测，而不是通过生成模型对争议焦点进行提取，优化了预测效果和泛用性。

摘要： 本发明提供一种基于多头注意力机制的裁判文书争议焦点识别方法，包括以下步骤：S1：获取裁判文书数据集，对裁判文书数据集进行预处理；S2：裁判文书诉辩称文段语义表示学习；S3：争议焦点多标签语义表示学习；S4：融合多头注意力进行特征提取；S5：解码器解码；S6：争议焦点标签预测。本发明能够同步地对争议焦点多标签与裁判文书的关系，以及争议焦点多标签之间的关系进行建模，利用两者交互信息的同时避免误差累计。本发明使用共享语义参数的编码器提取争议焦点多标签和裁判文档的语义表示，以便减少其在建模语义相关性阶段的偏差问题。

摘要： 本发明公开了一种基于半监督的图神经网络的案件争议焦点识别方法及装置，所述方法包括：首先利用司法知识图谱三元组嵌入丰富诉辩双方关键陈述句子，然后设计关键单词筛选机制，将输入的诉辩文本单词进行排序、抽取操作，将处理后的单词与文本作为两种节点构建文本图，将文本图输入图注意力网络实现多标签文本分类，从而识别争议焦点。本发明通过利用司法知识图谱中的知识要素、关键文本单词筛选机制，增强了文本特征、改善了长文本限制问题，降低了模型占用资源，最终基于半监督的图神经网络实现多标签文本分类技术完成争议焦点的识别，提高庭审效率。

摘要： 本发明公开了基于Bert‑TextCNN的裁判文书争议焦点提取与归纳方法，包括数据采集模块、模型训练模块和分析提取模块，通过将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，针对法律判决书这种短文本文档，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息，快速、准确地归纳并提取双方争议焦点要素的方法，可以有效地抽取文本争议焦点类别，实现对文本按照争议焦点标签的快速分类。很好地弥补了案件数量多而司法工作人员较少的矛盾，通过人工智能的方式在一定程度上消除司法工作人员的偏见与不统一的标准，促进司法的公平。