(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210090674.X (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人 杭州耀辉志昊互联信息科技有限公 司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区仓前街 道文一西路1378号1幢E座19层19 01-5 室 (72)发明人 岳辉　李世宽　栾晓鹏　郭家声　 郭雪超　 (74)专利代理 机构 北京沃杰永益知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11905 专利代理师 杨杰 (51)Int.Cl. G06F 40/186(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06Q 40/02(2012.01) G06Q 50/18(2012.01) G06F 40/174(2020.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) (54)发明名称 全案由要 素表生成方法、 系统和可读存储介 质 (57)摘要 本发明公开的一种全案由要素表 生成方法、 系统和可读存储介质， 其中方法包括： 获取历史 案件数据集， 并提取所述数据集中的特征向量； 基于所述特征向量进行聚类， 以得到所述数据集 的抽取模型的要素值； 利用多个所述要素值组成 要素信息模板， 并将所述要素信息模板存储到预 设数据库中； 对 所述要素信息模板进行提取编译 以得到要素表文件并输出给用户端。 本发明能够 基于历史数据进行分析， 得到案由关键要素的类 型区分， 并且 可以根据不同的要素形成要素信息 模板供用户进行手动填充， 还可以根据用户反馈 的数据信息进行关键词识别自动填充， 提高了案 由分析能力， 并且可以将案件中的实体 关系可视 化， 将关键要素数据结构化、 标准化， 辅助法官理 清案情。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114444460 A 2022.05.06 CN 114444460 A 1.一种全案由要素表生成方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取历史案件数据集， 并提取 所述数据集中的特 征向量； 基于所述特 征向量进行聚类， 以得到所述数据集的抽取模型的要素值； 利用多个所述要素值组成要素信息模板， 并将所述要素信息模板存储到预设数据库 中； 对所述要素信息模板进行提取编译以得到要素表文件并输出 给用户端。 2.根据权利要求1所述的一种全案由要素表生成方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述用户端反馈的所述要素表文件的数据包； 基于所述数据包提取对应的所述要素值与目标 材料； 利用星座模型将所述数据包的要素值与所述目标材料存储到所述数据库中以更新所 述数据库。 3.根据权利要求2所述的一种全案由要素表生成方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取某一所述用户端反馈的数据包以得到对应的所述要素值； 基于某一所述用户端反馈的所述要素值 填充所述要素信息模板； 并基于所述要素值匹配所述数据库中的所述目标材料， 其中， 所述目标材料包括诉讼 材料与证据材 料； 将对应的所述要素信 息模板与所述诉讼材料以及所述证据 材料， 输出给对应的某一所 述用户端。 4.根据权利要求1所述的一种 全案由要素表生成方法， 其特征在于， 所述基于所述特征 向量进行聚类， 以得到所述数据集的抽取模型的要素值， 具体为： 获取所述历史案件数据集， 对每个案件的基本信 息进行提取并向量化以得到所述特征 向量； 对所述特征向量进行k ‑means聚类， 并按照案件类型对重复出现的所述特征向量进行 区分， 以得到所述抽取模型； 基于区分后的所述特 征向量得到对应的不同的所述要素值。 5.根据权利要求1所述的一种 全案由要素表生成方法， 其特征在于， 所述对所述要素信 息模板进行提取编译以得到要素表文件并输出 给用户端， 具体为： 对所述要素信息模板进行编译得到要素提取公式； 基于所述要素提取公式的提取结果通过编译代码的方式， 将提取到的要素信 息进行结 构化处理， 其中包括 生成excel表格和/或输出API接口。 6.根据权利要求1所述的一种 全案由要素表生成方法， 其特征在于， 所述方法还包括基 于所述要素值得到目标要素规则库， 具体为： 对所述历史案件数据集进行 大数据分析， 得到判决书格式与法院所在地的相互关系； 基于所述相互关系提取对应的判决书中的规则以及关键词， 以组成判决书模板， 进而 得到初始要素规则库； 利用所述历史案件数据集中的案件信息对所述初始要素规则库进行迭代更新以补全 信息， 得到所述目标要素规则库。 7.一种全案由要素表生成系统， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 所述存储器中包括 全案由要 素表生成方法程序， 所述全案由要 素表生成方法程序被所述处理器执行时实现如权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114444460 A 2下步骤： 获取历史案件数据集， 并提取 所述数据集中的特 征向量； 基于所述特 征向量进行聚类， 以得到所述数据集的抽取模型的要素值； 利用多个所述要素值组成要素信息模板， 并将所述要素信息模板存储到预设数据库 中； 对所述要素信息模板进行提取编译以得到要素表文件并输出 给用户端。 8.根据权利要求7所述的一种 全案由要素表生成系统， 其特征在于， 所述基于所述特征 向量进行聚类， 以得到所述数据集的抽取模型的要素值， 具体为： 获取所述历史案件数据集， 对每个案件的基本信 息进行提取并向量化以得到所述特征 向量； 对所述特征向量进行k ‑means聚类， 并按照案件类型对重复出现的所述特征向量进行 区分， 以得到所述抽取模型； 基于区分后的所述特 征向量得到对应的不同的所述要素值。 9.根据权利要求7所述的一种 全案由要素表生成系统， 其特征在于， 所述对所述要素信 息模板进行提取编译以得到要素表文件并输出 给用户端， 具体为： 对所述要素信息模板进行编译得到要素提取公式； 基于所述要素提取公式的提取结果通过编译代码的方式， 将提取到的要素信 息进行结 构化处理， 其中包括 生成excel表格和/或输出API接口。 10.根据权利要求7所述的一种全案由要素表生成系统， 其特征在于， 所述方法还包括 基于所述要素值得到目标要素规则库， 具体为： 对所述历史案件数据集进行 大数据分析， 得到判决书格式与法院所在地的相互关系； 基于所述相互关系提取对应的判决书中的规则以及关键词， 以组成判决书模板， 进而 得到初始要素规则库； 利用所述历史案件数据集中的案件信息对所述初始要素规则库进行迭代更新以补全 信息， 得到所述目标要素规则库。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中包括一种 全案 由要素表生成方法程序， 所述全案由要素表生成方法程序被处理器执行时， 实现如权利要 求1至6中任一项所述的一种全案由要素表生成方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114444460 A 3