本发明涉及司法判决领域，尤其涉及一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的方法及装置。
背景技术：
在司法领域，上诉人提交诉讼材料后，上诉人希望能基于提交的材料，根据历史材料中类似案件的判决，推断出本次诉讼的结果。传统方法主要有如下几种：1)利用关键词匹配来搜索类似的案件。该方法搜索精度低，搜索结果要么过少(历史文档中不含该关键词，但是含同义词、近义词)，要么过多(关键词选择不当)。对检索出的文档，只能大致推断当前案件的结果，而不能从法律的断案逻辑出发，精确推导出判决结果；2)使用逻辑规则推断法律结果的方法被证明应用非常有限，仅能根据法条规定的内容做精确推理，无法适用现实中千变万化的法律案例。
在中国专利cn106815201a提出了一种自动判定裁判文书判决结果的方法及装置。该方法截取文书中法院认定态度部分并予以标识，在预设字符范围内查找胜败诉关键词，通过关键词匹配法院认定态度。该方法只提供了对于已判决案件结果的识别，对于未执行判决的案件既没有参考意义也不具有预测判决结果的功能，且整个方法不涉及司法逻辑，只是简单利用了关键词搜索，当关键词出现变体或冲突时，可能返回错误结果或无结果返回。
因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的方法及装置，从裁判文书中提取关键内容，并且按语义切割关键内容成语义片段，再从语义片段中提取出事件，并表示成事件单元，按照上下文关系，将各个事件单元关联起来形成事件逻辑图谱，并学习出逻辑图谱生成模型。根据每条逻辑规则在文档中致胜的频率，计算出每条规则的权重。对新文档，使用生成模型来生成事件逻辑图谱，并根据逻辑图谱中每条逻辑的权重，自动推理出判决结果。
技术实现要素：
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的方法及装置，利用法律专业领域的知识，根据历史文档学习到的特征，形成事件逻辑图谱，来推断新的法律文档的可能结果，从而解决现有方法中仅仅依赖关键词搜索而忽略法律专业知识和司法逻辑，导致无法对司法案件判决结果进行推断的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的方法，包括以下步骤：
步骤s101：对公开的裁判文进行采集；
步骤s102：将采集的裁判文书进行关键内容提取，并且按语义切割关键内容成语义片段；
步骤s103：从语义片段中进行事件关键词提取、争议焦点提取和诉请提取，事件包括主体、动作、受体三类，按照词的前后关系形成事件单元表示；
步骤s104：按照上下文关系，将各个事件节点单元关联起来形成事件逻辑图谱；
步骤s105：基于步骤s104形成的事件逻辑图谱，学习出逻辑图谱生成模型，根据每条逻辑规则在所有样本裁判文书中针对各类诉请的致胜频率，计算出每条规则的权重；
步骤s106：用户输入诉状、庭审笔录等为形成判决结果的案件相关文档；
步骤s107：使用步骤s105生成的模型对步骤s106中用户输入的文档自动进行关键内容提取、语义分割、形成事件单元、最终形成逻辑图谱；
步骤s108：根据逻辑图谱中每条逻辑的权重，自动推理出判决结果。
进一步地，所述关键内容提取是指对采集到的裁判文书，自动识别出法院的观点和已经采信的证据等关键内容，并忽略案件具体事实中双方的声明部分，自动使用法院的标准模板及关键词来圈定核心内容。
进一步地，所述语义切割是指将提取到的核心内容，按照不同粒度进行分割，分割的基准是按照分号、句号等自然断句，或者是句子段落的语义中心，分割后的文本片段构成不同的语义簇，使用人工标注结合文本聚类的方法来分割。
进一步地，所述事件关键词提取是指将已归纳的文本簇，结合算法聚类、以及法典中的关键词，进行人工归纳合并。
进一步地，所述争议焦点提取是指在裁判文书中描述法院观点部分，引用相关法律法条来总结案件的判决关键要素和存在的争议焦点，将所引用的法律法条进行语义分析，提炼出案件的争议焦点。
进一步地，所述案件诉请提取是指在裁判文书中描述法院判决结果部分，识别表示判决结果的关键词，并据此回溯到前文提取相对应的诉请。
进一步地，所述事件单元表示是指从文本簇中提取出事件，事件的元素分为主体、动作、受体三类，按照词的前后关系表示成三元组(主体，动作，受体)，形成事件单元。
进一步地，所述事件节点单元关联是指在文本簇中，按照上下文因果关系，将各个事件单元关联起来形成逻辑规则，各个逻辑规则相同的节点合并则生成事件逻辑图谱，并抽象出生成模型。
进一步地，所述逻辑的权重的计算方法为：对于某一条规则，它的权重定义为文档集合中含该条规则并且胜诉的文档数量，除以含该条规则的所有文档的数量，亦即“胜诉权重”。
本发明提供了一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的装置，包括数据采集模块，文本切割模块，争议焦点、诉请和事件提取模块，逻辑图谱生成模块，逻辑推理模块；
所述数据采集模块识别文档的核心内容，并进行提取；
所述文本切割模块将提取的内容按自然断句、语义等方法进行分割；
所述争议焦点、诉请和事件提取模块将分割后的语句片段、句子、段落中的专业领域中心词进行提取，将中心词分类为主体、动作、客体等，并构成最小的语义单元；
所述逻辑图谱生成模块根据各语义单元之间的上下文因果关系建立起逻辑关系图，对每篇文档都建立事实逻辑关系图；
所述逻辑推理模块将每条逻辑关系的权重通过文档集合中出现的频率计算出来，对于新的法律文档，自动生成逻辑规则集合，并根据文档集合中学习出来的权重赋予每条规则相应的权重，之后利用逻辑推理网络算法和权重来推断案件的结果。
本发明提出的基于逻辑规则推断法律文书判决结果的方法充分考虑了法律案件的内在关系和专业知识，生成的事件逻辑图谱以一种压缩但直观的方式表示出了案件的最关键要素和内在逻辑关系，并将法官办案的逻辑思维形式化成逻辑规则，提前预判结果，方便诉讼双方评估诉讼结果、选择和解方式等。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的一个较佳实施例的方法示意图；
图2是本发明的一个较佳实施例的装置结构示意图；
图3是本发明的一个较佳实施例的逻辑图谱示意图。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。
如图1所示，基于逻辑规则推断法律文书判决结果方法包括以下步骤：
步骤s101：对公开的裁判文进行采集。
步骤s102：将采集的裁判文书进行关键内容提取，并且按语义切割关键内容成语义片段。
步骤s103：从语义片段中提取出事件、争议焦点和诉请，事件包括主体、动作、受体三类，按照词的前后关系表示成事件单元。
步骤s104：按照上下文关系，将各个事件单元关联起来形成事件逻辑图谱。
步骤s105：基于步骤s104形成的事件逻辑图谱，学习出逻辑图谱生成模型，根据每条逻辑规则在所有样本裁判文书中针对各类诉请的致胜频率，计算出每条规则的权重。
步骤s106：用户输入诉状、庭审笔录等为形成判决结果的案件相关文档。
步骤s107：s106用户输入的文档使用s105生成的模型，自动进行关键内容提取、语义分割、形成事件单元、最终形成逻辑图谱。
步骤s108：根据逻辑图谱中每条逻辑的权重，自动推理出判决结果。
其中，关键内容提取方法如下：
对采集到的裁判文书，自动识别出法院的观点和已经采信的证据等关键内容，忽略案件具体事实中双方的声明部分。自动使用法院的标准模板及关键词来圈定相关的核心内容。
语义切割方法如下：
将上一步提取的核心内容，按照不同粒度进行分割，分割的基准是按照分号、句号等自然断句，或者是句子段落的语义中心，分割后的文本片段构成不同的语义簇。使用人工标注结合文本聚类的方法来分割。
关键词提取方法如下：
将上一步归纳的文本簇，人工归纳并，并结合算法聚类、以及法典中的关键词。
争议焦点提取方法如下：
在裁判文书中描述法院观点部分，通常会引用相关法律法条来总结案件的判决关键要素和存在的争议焦点，将此处所引用的法律法条进行语义分析，提炼出案件的争议焦点。
案件诉请提取方法如下：
在裁判文书中描述法院判决结果部分，识别表示判决结果的关键词，如“予以确认”、“不予支持”、“驳回”等，并据此回溯到前文提取相对应的诉请。
事件单元表示方法如下：
从文本簇中提取出事件，事件的元素分为主体、动作、受体三类，按照词的前后关系表示成三元组(主体，动作，受体)，形成事件单元。
事件节点单元关系及生成方法如下：
在文本簇中，按照上下文因果关系，将各个事件单元关联起来形成逻辑规则，各个逻辑规则相同的节点合并则生成事件逻辑图谱，并抽象出生成模型。
逻辑规则权重计算方法如下：
对于某一条规则，它的权重定义为文档集合中含该条规则并且胜诉的文档数量，除以含该条规则的所有文档的数量，亦即“胜诉权重”。
文档的逻辑规则推理方法如下：
对新文档，利用生成模型产生各个逻辑规则，赋予权重，并且连接成为事件逻辑图谱。利用马尔科夫逻辑网等推理技术，推断整个逻辑图谱的结果。
如图2所示，本发明提供了一种基于逻辑规则推断法律文书判决结果的装置，包括数据采集模块，文本切割模块，争议焦点、诉请和事件提取模块，逻辑图谱生成模块，逻辑推理模块；
数据采集模块识别文档的核心内容，并进行提取；文本切割模块将提取的内容按自然断句、语义等方法进行分割；争议焦点、诉请和事件提取模块将分割后的语句片段、句子、段落中的专业领域中心词进行提取，将中心词分类为主体、动作、客体等，并构成最小的语义单元；逻辑图谱生成模块根据各语义单元之间的上下文因果关系建立起逻辑关系图，对每篇文档都建立事实逻辑关系图；逻辑推理模块将每条逻辑关系的权重通过文档集合中出现的频率计算出来，对于新的法律文档，自动生成逻辑规则集合，并根据文档集合中学习出来的权重赋予每条规则相应的权重，之后利用逻辑推理网络算法和权重来推断案件的结果。
下面结合具体示例，进一步阐述本发明。
以《袁xx与上海xx网络科技有限公司其他劳动争议一审民事判决书》[案号：(2017)沪0105民初8382号]为具体实施例，文书原文如下：
原告：袁xx，女，1979年4月12日出生，汉族，住上海市徐汇区。
被告：上海xx网络科技有限公司，住所地上海市崇明区。
法定代表人：张xx，总经理。
委托诉讼代理人：钱xx，女。
委托诉讼代理人：李xx，上海xx律师事务所律师。
原告袁xx诉被告上海xx网络科技有限公司其他劳动争议一案，本院于2017年4月26日立案后，经双方当事人申请，依法适用简易程序，由审判员娄xx任审判，2017年7月14日公开开庭进行了审理。原告袁xx，被告上海xx网络科技有限公司的委托诉讼代理人李xx到庭参加诉讼。本案现已审理终结。
原告袁xx向本院提出诉讼请求，要求判令原告不承担支付被告违反竞业限制违约金人民币5万元的义务。事实和理由：原告于2016年1月28日入职被告处，担任招聘经理职位，双方签订期限至2019年1月27日的劳动合同，约定月基本工资为3,000元，绩效工资5,000元，岗位(职务)津贴15,000元，住房补贴1,900元，保密费100元。双方另签订《竞业限制协议》，约定竞业限制义务，被告按原告在职的最后一个月的基本工资的30％的标准按月支付原告竞业限制补偿金；一旦被告未按约定向原告支付补偿金，即表明被告豁免了原告相应的竞业限制义务，被告无需再行以任何形式通知原告该等豁免，被告不得以任何形式(包括但不限于仲裁或诉讼)要求原告支付未付的补偿金。2016年8月26日，原告从被告处离职。离职时被告并未告知原告履行竞业限制义务，且2016年8月以后被告亦未按双方约定支付原告竞业限制补偿金，原告有理由相信其无需承担相应的竞业限制义务，故不同意支付违反竞业限制违约金50,000元。请求法院支持原告的诉讼请求。
原告为证明其陈述，向本院提供了如下证据材料：
1、劳动合同。旨在证明双方之间的劳动关系。
2、保密协议。旨在证明双方之间的保密约定。
3、竞业限制协议。旨在证明双方的竞业限制约定。
被告对上述证据的真实性均无异议，但不确认待证事实。
被告上海xx网络科技有限公司辩称，原告于2016年1月28日进入被告处，担任人力资源部招聘经理。双方签订期限至2019年1月27日止的劳动合同，另签订《竞业限制协议》，约定若原告违反本协议项下的竞业限制义务，应当承担违约责任，向被告支付违约金50,000元。2016年8月26日，原告辞职。次月，原告即至与被告存在直接竞争关系的企业担任人事管理岗位，该行为违反了竞业限制义务，原告应根据协议约定支付被告竞业限制违约金50,000元。被告服从仲裁裁决，请求法院驳回原告的诉讼请求。
被告为证明其陈述，向本院提供了如下证据材料：
1、劳动合同。旨在证明双方的劳动关系情况，其中关于竞业限制约定以双方另行签订的《竞业限制协议》为准。
2、竞业限制协议。旨在证明原告的竞业限制义务及违约责任。
3、会议通知及日常招聘相关电子邮件。旨在证明原告系被告的高级管理人员和负有保密义务的人员，属于法定的竞业限制人员。
4、离职证明。旨在证明双方于2016年8月26日解除劳动关系。
5、“掌门1对1”网页。旨在证明被告运营的“掌门1对1”是从事中小学在线一对一辅导的教育平台。
6、“昂立嗨课堂”网页公证书、网站备案信息、项目发布会公证书。旨在证明原告最晚于2016年8月31日入职与被告具有竞争关系的昂立嗨课堂，违反了竞业限制义务。
7、工商登记信息。旨在证明昂立嗨课堂主办单位的经营范围。
8、律师函。旨在证明被告于2016年11月11日向原告发送律师函提醒其履行竞业限制义务的事实。
9、投递记录。旨在证明原告于2016年11月12日签收律师函，但并未作出任何回复。
原告上述证据的真实性均无异议，但不确认待证事实。
对于原、被告无异议的证据材料，本院予以认定。
本院经审理认定事实如下：原告于2016年1月28日入职被告处，担任人力资源部招聘经理，负责人员招聘及面试等工作。双方签订期限为2016年1月28日至2019年1月27日的劳动合同，约定月基本工资为3,000元，绩效工资5,000元，岗位(职务)津贴15,000元，住房补贴1,900元，保密费100元。双方于同日签署《保密协议》及《竞业限制协议》，《竞业限制协议》第5.1条约定，原告同意在劳动合同期限内，及离职之日起2年，在没有事先取得被告书面同意或书面确认的情况下，原告都不会担任同被告业务形成竞争关系或有相似业务的实体的股东、合伙人、雇员、顾问、管理人员、董事、经理、代理人、合作者、投资者等；与被告形成竞争关系或有相似业务的业务范围包括但不限于k12在线教育的开发及业务运营、相关在线教育软硬件的开发等；与被告形成竞争关系或有相似业务的企业指从事上述竞争业务的企业；第5.4条约定，被告在原告离职后按月发放补偿金至竞业限制期满，每月发放的补偿金标准为原告在职的最后一个月的基本工资的30％；第5.5条约定：在竞业限制期内，一旦被告未按本协议5.4条约定向原告支付补偿金，即表明被告豁免了原告相应的竞业限制义务，此种情形下被告无需再行以任何方式通知原告该等豁免，原告不得以任何方式(包括但不限于仲裁或诉讼)要求被告支付未付的补偿金。双方并约定原告违反竞业限制义务的，应当承担违约责任，向被告支付违约金50000元。
2016年8月中旬，原告因个人原因申请离职，双方劳动关系于2016年8月26日解除。次月，原告进入昂立教育集团工作，担任“昂立嗨课堂”事业部人力资源管理工作，由上海昂立智立方教育培训有限公司为其缴纳社会保险费。
2016年11月11日，被告通过快递向原告发送律师函，提醒原告在离职后应当按照协议约定对被告履行保密义务和竞业限制义务，并要求原告于收到律师函3个工作日内从昂立嗨课堂离职，并向被告提供相关离职证明。原告于次日签收了该律师函，但未予回复。被告未向原告支付过竞业限制补偿金。
根据被告提供的相关网站信息，“掌门1对1”系由被告运营的从事中小学在线一对一辅导的教育平台。“昂立嗨课堂”由上海昂立智立方教育培训有限公司和上海昂立教育培训有限公司主办，系专注中小学一对一网络教学服务的权威教育平台。2016年8月31日，昂立嗨课堂召开项目发布会，系上海昂立教育集团正式投资的第一个k12在线教学项目，在该项目发布会相关网站新闻上刊登有原告的正面彩色照片。
2016年11月23日，被告向上海市长宁区劳动人事争议仲裁委员会提出仲裁申请，要求原告继续履行竞业限制义务，并支付违反竞业限制违约金500,000元。该委裁决原告应继续履行竞业限制义务，并支付被告违反竞业限制违约金50,000元，对被告的其余请求未予支持。原告不服仲裁裁决，诉诸本院。
审理中，由于原、被告对事实争议颇大，致本案无法调解。
本院认为，本案的争议焦点是原告是否违反竞业限制约定。法律规定，劳动者违反竞业限制约定的，应当按照约定向用人单位支付违约金。原告与被告签署了竞业限制协议，应当履行竞业限制义务。原告在离职后次月即入职与被告具有同业竞争关系的企业，违反了双方签订的《竞业限制协议》。被告表示由于原告离职次月即违反了竞业限制约定，故其公司未支付竞业限制补偿金的抗辩意见，与本案查明的事实相符，该理由具有合理性，本院予以采纳。原告以被告未支付竞业限制补偿金为由，主张被告已经豁免了其竞业限制义务，缺乏事实依据，本院不予采纳。综上，原告存在违反竞业限制的行为，应当按照双方约定承担违约责任，双方约定的违约金并不畸高，本院不再予以调整。原告要求不承担支付被告违反竞业限制违约金50,000元的诉讼请求，缺乏事实和法律依据，本院不予支持。依据《中华人民共和国劳动合同法》第二十三条第二款、《最高人民法院关于审理劳动争议案件适用法律若干问题的解释(四)》第七条之规定，判决如下：
一、驳回原告袁xx的诉讼请求；
二、原告袁xx应于本判决生效之日起继续履行与被告上海xx网络科技有限公司签订的《竞业限制协议》；
三、原告袁xx应于本判决生效之日起七日内支付被告上海xx网络科技有限公司违反竞业限制协议违约金人民币50,000元。
如果未按本判决指定的期间履行给付金钱义务，应当依照《中华人民共和国民事诉讼法》第二百二十九条之规定，加倍支付延迟履行期间的债务利息。
案件受理费人民币10元，因本案适用简易程序审理，减半收取计人民币5元，由原告袁xx负担。
如不服本判决，可在判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人的人数提出副本，上诉于上海市第一中级人民法院。
判决书原文结束。
对判决书进行语义片段切割、逻辑规则生成及逻辑规则的权重的结果如下表：
下表是本发明的推理规则生成示例：
对于以上案例，基于每条逻辑规则的权重加和计算得出该诉请胜诉率为0.12。
如图3所示，是本实施例的逻辑图谱示意图，图中左侧一列方框中内容为裁判文书中提取出的事件单元及其之间的逻辑关系，中间方框内容为本案的争议焦点及各事件单元之间的逻辑关系，右侧方框为本案的诉请，最终的诉请支持情况根据各个事件单元针对此诉请的制胜概率加和得出。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。