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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明公开一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法，步骤如下，Step1：以每一民事判决案例引用法律信息为特征，将案例划分成案例子集；Step2：识别出每一案例子集的特征词，并对特征词进行同义扩充；Step3：计算新的民事纠纷情景与每一案例子集特征词的匹配程度simg，选出使simg值最大的案例子集；Step4：计算新的民事纠纷情景与案例子集中每一案例i的相似度；Step5：依据相似案例集中案例引用的法条，获取新的民事纠纷情景适用法条的初步推荐结果；Step6：对Pnew进行修正，得到最终的法条推荐结果。本发明能够在大量案例中快速有效地寻找到相似案例，并基于相似案例进行较准确的法条推荐，方法的过程具备较强的可解释性。
主权项：1.一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法，其特征在于，步骤如下：Step1：以每一民事判决案例引用的法律信息为特征，采用谱聚类算法对案例进行聚类，将案例划分成k个案例子集；Step2：针对每一案例子集g，采用TGF-IGF算法识别出每一案例子集的特征词KEYg，并通过Word2Vec算法对特征词进行同义扩充，得到KEY_MOREg；Step3：计算新的民事纠纷情景aknew与每一案例子集特征词的匹配程度simg，选出使simg值最大的案例子集AS，作为后续进行相似案例匹配的案例集；Step4：计算新的民事纠纷情景与案例子集中每一案例i的相似度simnew,i，依据simnew,i值获取最终的相似案例集ASmatch；Step5：依据相似案例集ASmatch中案例引用的法条，获取新的民事纠纷情景适用法条的初步推荐结果Step6：利用Apriori算法挖掘出AS中的法条引用关联规则集R，利用关联规则集对进行修正，得到最终的法条推荐结果Pnew。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法
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