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申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

摘要：本申请为人工智能技术领域，本申请提供了一种基于人工智能的案件信息处理方法、装置、设备及介质，其中，所述方法包括：获取案件信息，提取案件信息中的文本信息，对文本信息进行分词处理，得到多个词；根据预先构建的案例库，从多个词中筛选出文本信息的特征词；分别计算案件信息与案例库中的每一个历史案件信息的关联度，将与案件信息关联度最大的历史案件信息作为参考历史案件信息，并获取参考历史案件信息的参考裁定结果；将文本信息、特征词、参考历史案件信息及参考裁定结果输入案件裁定模型，所述案件裁定模型输出案件信息的目标裁定结果，将目标裁定结果发送给用户，以提高案件的裁定效率。

主权项：1.一种基于人工智能的案件信息处理方法，其特征在于，包括：获取案件信息，提取所述案件信息中的文本信息，对所述文本信息进行分词处理，得到多个词，其中，采用最大逆向匹配法对所述文本信息进行分词处理；根据预先构建的案例库，从所述多个词中筛选出所述文本信息的特征词；其中，所述案例库中预存有已裁定的历史案件信息的特征词；分别计算所述案件信息与所述案例库中的每一个历史案件信息的关联度，将关联度最大的历史案件信息作为参考历史案件信息，并获取所述参考历史案件信息的参考裁定结果；将所述文本信息、所述特征词、所述参考历史案件信息及所述参考裁定结果输入案件裁定模型，所述案件裁定模型输出所述案件信息的目标裁定结果；其中，所述案件裁定模型为训练好的神经网络模型，用于对输入的案件信息进行裁定；将所述目标裁定结果发送给用户；所述分别计算所述案件信息与所述案例库中的每一个历史案件信息的关联度的步骤，包括：从所述案件信息中提取出第一特征词，从各个所述历史案件信息中分别提取出第二特征词；所述从所述案件信息中提取出第一特征词的步骤，包括：提取出所述案件信息中用于反映案源、案由和或案情的所有词汇；统计各个所述词汇在所述案件信息中的词频；按词频由大到小的顺序对每个所述词汇进行排序；将词频排在前N位的词汇作为所述第一特征词；其中，所述N为正整数；所述将所述文本信息、所述特征词、所述参考历史案件信息及所述参考裁定结果输入案件裁定模型之前，还包括：获取所有历史案件信息每个历史案件信息及已确定的裁定结果；计算所有历史案件信息之间的关联度，对于任一历史案件信息，将与其关联度最大的历史案件信息进行绑定，生成历史案件信息集；将所述历史案件信息集及对应的裁定结果输入预先构建的神经网络模型进行训练；判断所述神经网络模型输出的训练结果是否满足要求；若是，将当前训练结果满足要求的神经网络模型作为所述案件裁定模型；所述从所述案件信息中提取出第一特征词，从各个所述历史案件信息中分别提取出第二特征词的步骤之后，还包括：将所述第一特征词转换为第一词向量，将各个所述历史案件信息的第二特征词转换为第二词向量；分别计算所述第一词向量与各个所述历史案件信息的第二词向量的余弦距离；根据所述余弦距离确定所述案件信息与各个历史案件信息的关联度；所述第一特征词包括多个，所述将所述第一特征词转换为第一词向量，包括：将每个所述第一特征词分别转换为词向量；计算所有所述第一特征词的词向量的平均向量，将所述平均向量作为所述第一词向量；所述计算所有所述第一特征词的词向量的平均向量，将所述平均向量作为所述第一词向量，包括：将各个所述第一特征词的词向量进行列平均，其中所述列平均即分别将各个第一特征词的词向量的各个位置的数值与其他第一特征词的词向量的同一个位置的数值求平均值，最后得到一个与各个词向量长度相同的平均向量，作为所述第一词向量。

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