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摘要：本发明公开了一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法，包括规则配置、自动研判及前端呈现三个步骤，通过OCR文字识别，实现自动编目文书分类，并按结构化要素提取数据，实现规则引擎自动研判，将违法情形、法律法规、监督要点及预警级别以可视化的方式呈现出来。本发明自动识别违法情形并风险预警，帮助检察官快速掌握案件违法事实，极大节省了检察官办案的时间和精力，提高办案效率。

主权项：1.一种自动识别案件未在指定期限内立案的方法，其特征在于：包含规则配置、自动研判、前端呈现三个步骤，具体操作步骤如下：步骤一：将结构化要素提取规则配置到数据库中；将违法情形对应的名称、法律法规、预警级别配置到数据库中；将研判规则配置到规则引擎中，完成规则引擎与结构化要素的关系对应配置，完成规则引擎规则与违法情形的关系对应配置；步骤二：系统后台上传民事审判过程卷宗，经过OCR文本识别、文书自动归类，结构化要素提取后，由规则引擎完成自动研判，然后将命中了研判规则的案件标识，违法情形标识、文件标识、结构化要素名称保存到系统数据库中；步骤三：前端检察案件办理页面中，系统以jquery图层可视化方式将违法情形、监督要点、法律法规及预警级别动态呈现给检察官；其中，针对违法情形从特定卷宗文书中提取该违法情形研判规则所需要的结构化要素，并将结构化要素规则存储于系统数据库中；结构化要素包括：立案日期、受案日期、收到诉状日期；将提取的案件结构化要素送入规则引擎中，实现自动化研判，规则引擎将命中规则的案件标识、违法情形标识、文件标识、结构化要素名称一并返回系统并存储；在自动研判前需要完成录入卷宗的数据处理，数据处理的具体过程为：L001：在系统后台上传卷宗到服务器上；L002：卷宗文件存储至DFS文件服务器，对卷宗文件中的非图片卷宗文件格式先转换为jpg图片，并存储至DFS文件服务器；L003：将格式转换后的卷宗图片数据作为参数传入OCR文本识别接口requestForHttp，该接口返回json格式的数据报文；L004：将L003步骤中OCR文本识别后返回的json报文解析出带xy坐标的监督要点文本数据，存储至数据库；L005：自动编目，将卷宗中的文书名称提取出来，同时识别出每一个文书的总页数，文书的文本内容，保证文书完整性；L006：利用步骤一中配置好的结构化要素提取规则，从自动编目后的文书中提取研判规则所需要的结构化要素内容，即：立案日期、受案日期、收到诉状日期；L007：结构化要素提取完成后，向MQ推送消息，通知数据处理步骤完成；在完成录入卷宗的数据处理步骤后，系统进入自动研判环节，自动研判的具体过程如下：S001：自动研判订阅了MQ消息，当L007推送了数据处理完成的消息后，自动研判将会及时获取消息，并进入一环节；S002：系统后台启动规则引擎，开始进行研判；S003：系统在规则引擎起动时，就完成了加载解析步骤一中配置好的规则，形成研判规则公式集；S004：将公式中所需要参数，即受理日期、立案日期、收到诉状日期传入S003的公式集合；S005：由规则引擎执行研判规则；S006：当案件命中了研判规则后，通过规则引擎与违法情形的对应关系，整理好后续环节所需要数据，包括：违法情形的标识、案件标识、文件标识、结构化要素名称；S007：将S006中整理好的数据传入系统保存接口完成数据存储。

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