获取案件裁判结果的方法和系统与流程

本发明涉及法律领域，具体而言，涉及一种获取案件裁判结果的方法和系统。

背景技术：

随着互联网的发展，许多设备实现了智能化，为人们的生活和工作带来了许多便利。其中，智能司法系统或者互联网法院等智能系统通过ocr(opticalcharacterrecognition，光学字符识别)技术将纸张或图片形式的信息转换为文字消息，并将抽取到的多个文字消息进行信息结构化处理，进而使用户(例如，法官)通过互联网即可完成交易纠纷、知识产权类按键的诉讼等，从而降低了法律工作者的工作任务，提高了法律工作者的工作效率。

然而，现有的智能司法系统或互联网法院等智能系统，仅根据庭审之前提交的信息对案件进行裁判，忽略了庭审过程中可能会产生新增的信息，因此得到的裁判结果准确性较低。

针对现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种获取案件裁判结果的方法和系统，以至少解决现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种获取案件裁判结果的方法，包括：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种获取案件的裁判结果方法，包括：显示庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；显示基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种获取案件的裁判结果方法，包括：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，得到初始裁判结果；接收庭审过程中的庭审记录，其中，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果；基于抗辩结果调整初始裁判结果，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种获取案件的裁判结果方法，包括：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果；基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析，并结合抗辩结果，得到裁判结果，其中，裁判结果用于表征案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中遍历得到的法律事实实体，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种获取案件的裁判结果系统，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

在本发明实施例中，获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，并基于法律逻辑图谱，根据案件信息和庭审记录共同进行分析，从而确定裁判结果，相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，本申请中的方案将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了一种用于实现获取案件裁判结果的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；

图2是根据本申请实施例1的一种获取案件裁判结果的方法的流程图；

图3是根据本申请实施例1的一种法律逻辑图谱的示意图；

图4是根据本申请实施例1的一种可选的法律逻辑图谱的示意图；

图5是根据本申请实施例1的一种算法展示给法官的交互界面的示意图；

图6是根据本申请实施例1的一种获取案件裁判结果的方法的示意图；

图7是根据本申请实施例2的一种获取案件裁判结果的方法的示意图；

图8是根据本申请实施例3的一种获取案件裁判结果的方法的示意图；

图9是根据本申请实施例4的一种获取案件裁判结果的方法的示意图；

图10是根据本申请实施例5的一种获取案件裁判结果的装置的示意图；

图11是根据本申请实施例6的一种获取案件裁判结果的装置的示意图；

图12是根据本申请实施例7的一种获取案件裁判结果的装置的示意图；

图13是根据本申请实施例8的一种获取案件裁判结果的装置的示意图；以及

图14是根据本发明实施例9的一种计算机终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：

逻辑要点：即法律逻辑图谱上的某个节点，也即通常为判别实体。

争议焦点：原、被告双方抗辩的核心焦点。在本申请中，争议焦点可映射到逻辑图谱上的某个节点。从表达形式上看，庭审记录中，通常原、被告会以一组或多组对话的形式围绕一个争议焦点进行讨论。

实施例1

根据本发明实施例，还提供了一种获取案件裁判结果的方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现获取案件裁判结果的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为i/o接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的获取案件裁判结果的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的漏洞检测方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radiofrequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

在上述运行环境下，本申请提供了如图2所示的获取案件裁判结果的方法。图2是根据本申请实施例1的一种获取案件裁判结果的方法的流程图。

步骤s21，获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

具体的，上述待裁判案件的案件信息指的是法律案件本身固有的，并在庭审之前已经提交的信息。上述步骤在执行过程中，待裁判案件的案件信息可以由信息抽取或数据挖掘模块进行获取，信息抽取或信息挖掘模块不仅可以从法律案件对应的法律文书中提取法律案件的案件信息，还可以从其他途径挖掘案件信息。例如：起诉书、答辩书即可以为法律文书，而证据信息可以是留存的网络数据，例如，对于一个假冒伪劣商品的索赔纠纷，可以证据交易日志中抽取商品价格、实际交易价格、是否退款、卖家信誉以及买点信誉等信息作为证据。

庭审记录指的是在法庭审理过程中，同步反应全部审判互动真实情况的文字记载。其中，申诉信息可以包括在庭审过程中原告对被告提出的起诉信息，答辩信息可以包括在庭审过程中，原告/被告本人或代表律师答复陈述、告发或起诉所作的辩护；新证据信息的来源依然不进行限定，可以是庭审过程中新证人的证词，可以是原告或被告在庭审过程中提出的，不同于庭审前提交的证据信息的证据信息。此外，庭审记录中还可以包括法官在庭审过程中陈述的意见等信息。

在上述步骤s21中，获取案件信息的过程可以在庭审前进行，获取记录的过程在庭审过程中或庭审结束后进行。

步骤s23，基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

可选的，图3是根据本申请实施例1的一种法律逻辑图谱的示意图，在图3中，“原告在中国裁判文网诉讼次数”、“原告在互联网法院诉讼次数”以及“是否原告滥诉”为要素，“是否原告自认滥诉”、“是否被告举证原告自认滥诉”、“是否在中国裁判文书网诉讼3次以上”、“是否在互联网法院诉讼3次以上”为判别要点，“或”为逻辑门。

需要说明的是，法律逻辑图谱的构成主要包括：

(1)实体。在本申请中，法律逻辑图谱的实体主要包括客观事实要素、法律要素。如图3所示的一种可选的法律逻辑图谱的示意图，在图3中，客观事实要素为“原告在中国裁判文网诉讼次数”以及“原告在互联网法院诉讼次数”，法律要素为“是否原告滥诉”。

(2)关系。在本申请中，法律逻辑图谱的关系可以指属性关系、逻辑关系。例如，图3中，各个法律要素之间的关系为“或”关系。

(3)三元组。在申请中主要包括以下三种：“客观事实要素-属性关系-客观事实要素”(例如，“原告-属性关系-身份证号”)，“客观事实要素-逻辑关系-法律要素”(例如，“商品描述-逻辑关系-是否宣传有医疗效果”)，“法律要素-逻辑关系-法律要素”(例如，“是否虚构原价-逻辑关系-是否折扣价格错误”)。

基于法律逻辑图谱，对案件信息和庭审记录进行分析处理，可以是将案件信息和庭审记录作为法律逻辑图谱的输入信息，遍历法律图谱，从而得到最终的裁判结果。

在一种可选的实施例中，在获取庭审记录和案件信息后，将案件信息和庭审记录映射至法律逻辑图谱中，法律逻辑图谱根据案件信息和庭审记录输出最终的裁判结果。

在另一种可选的实施例中，可以在获取到案件信息后，将案件信息输入至法律逻辑图谱，获取到根据案件信息得到的裁判结果。在获取到庭审记录后，可以再将庭审记录输入至法律逻辑图谱，获取到根据庭审记录得到的裁判结果，在根据案件信息得到的裁判结果于根据庭审记录得到的裁判结果不同的情况下，使用根据庭审记录得到的裁判结果对根据案件信息得到的裁判结果进行调整，从而得到最终的裁判结果。

此处需要说明的是，在庭审之前，原告或被告需要向法庭提交对应的案件信息，法官可能会根据庭审前提交的案件信息对案件进行预判，但在庭审过程中，原告或被告可能会提供新的证据，且答辩信息和申诉信息与庭审前提交的答辩书以及起诉书也可能不同，因此，如果仅基于法律逻辑图谱对庭审之前提交的案件信息进行分析得到裁判结果，则会忽略掉庭审过程产生的庭审记录，从而导致裁判结果并不准确。

本申请上述实施例获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，并基于法律逻辑图谱，根据案件信息和庭审记录共同进行分析，从而确定裁判结果，相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，本申请中的方案将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

作为一种可选的实施例，基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，包括：将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，得到的法律事实实体作为裁判结果；其中，在遍历的过程中，将案件信息和庭审记录分别映射至法律逻辑图谱上，如果成功映射到对应的节点，则获取到用于生成裁判结果的信息。

具体的，上述法律事实指的是，依法能够引起法律关系产生、变化、消灭的客观情况。法律事实实体指的是法律逻辑图谱中，用于表示法律事实的节点。

在上述方案中，通过将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中遍历得到裁判结果，遍历可以用于表示在法律逻辑图谱中进行搜索或查找，在遍历的过程中，需要将案件信息和庭审记录映射到法律逻辑图谱的对应节点，在将案件信息或庭审记录映射到了法律逻辑图谱上的节点，则可以根据案件信息和庭审记录，对其映射到的节点进行赋值。

在一种可选的实施例中，案件信息可以包括起诉书、答辩书以及证据信息等，为了确定案件信息在法律逻辑图谱中的映射的节点，可以通过信息提取获取到案件信息中的关键词，例如：起诉书中的原告信息，答辩书中对被告信息等，在法律逻辑图谱中查找与关键词对应的节点，即为案件信息在法律逻辑图上映射的节点。

庭审记录中包括申诉信息、答辩信息以及新证据信息等，上述步骤在遍历法律逻辑图谱的过程中，可以通过对庭审记录进行语义分析，从而将庭审记录转化为对应的向量，并通过庭审记录中每个语句对应的向量，确定其在法律逻辑图上映射的节点。

在确定案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中映射的节点后，即可根据案件信息或庭审记录，对其所映射的节点进行赋值，该赋值即为用户生成裁判结果的信息。

仍以图3为例，对于节点“原告在中国裁判文书网诉讼次数”，可以案件信息中提取原告在中国裁判文书网中的诉讼次数，并映射到该节点，从而使法律逻辑图谱中“原告在中国裁判文书网诉讼次数”这一节点获取到了用于生成裁判结果的信息。

作为一种可选的实施例，将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，得到的法律事实实体作为裁判结果，包括：基于庭审记录从法律逻辑图谱中抽取至少一个逻辑要点，其中，逻辑要点对应法律逻辑图谱中的节点；基于至少一个逻辑要点得到至少一个争议焦点；基于每个争议焦点以及每个争议焦点对应的上下文信息，从法律逻辑图谱中映射得到第一判定事实；将案件信息在法律逻辑图谱中映射得到的第二判定事实与第一判定事实进行结合，生成法律事实实体。

具体的，从中抽取至少一个逻辑要点，可以是从法律逻辑图谱中查找到与庭审记录对应的逻辑要点。在一种可选的实施例中，法律逻辑图谱中的每个节点具有对应的描述信息，用于描述该节点的名称、属性等信息。可以根据对庭审记录进行语义分析得到的庭审记录中每个语句的关键词，从而能够根据关键词与节点的描述信息进行匹配，进而得到庭审记录与法律逻辑图谱中节点的对应关系。

上述争议焦点指的是对裁判结果具有重要影响意义的节点，在确定庭审记录在法律逻辑图谱中映射的节点后，还需要基于逻辑要点确定争议焦点。确定争议焦点的方式可以是，将法律逻辑图谱中预设节点由作为争议焦点的节点，或根据预设规则从逻辑要点中抽取出争议焦点。

争议焦点对应的上下文信息指的是，庭审记录中，与争议焦点相关联的信息。在上述方案中，通过将庭审记录映射在法律逻辑图谱中对法律逻辑图谱中的争议焦点进行赋值，从而得到第一判定事实，并通过将案件信息映射在法律逻辑图谱中对法律逻辑图谱中的争议焦点进行赋值，从而得到第二判定事实，再依据第一判定事实和第二判定事实在法律逻辑图谱中进行遍历，从而得到用于表示裁判结果的法律事实实体。

作为一种可选的实施例，基于庭审记录从法律逻辑图谱中抽取至少一个逻辑要点，包括：识别出庭审记录中一条或多条语句包含的关键词；基于识别到的关键词，与法律逻辑图谱中的节点进行匹配，其中，节点包括如下至少之一：名称、属性和语义信息；将匹配结果中相似度超过阈值的节点作为逻辑要点。

在上述方案根据逻辑图谱上的节点在庭审记录中做初次映射，识别出每句话相对应的逻辑要点，法律逻辑图谱中的节点具有对应的描述信息，例如：名称、属性和语义信息等，节点属性可以用于表示该节点是法律事实实体还是客观事实实体，语义信息用于对节点进行进一步描述。初次映射主要依赖的是图谱上节点的语义信息包含节点的名字以及节点的属性备注，以及每句话的语义信息

在一种可选的实施例中，可以使用tf-idf(termfrequency-inversedocumentfrequency，信息检索数据挖掘的常用加权技术)从庭审记录中获取关键词，将庭审记录的关键词与法律逻辑图谱中的节点进行匹配，确定每个关键词与每个节点之间的相似度，并将相似度超过阈值的节点作为逻辑要点。其中，如果一个关键词与多个节点之间的相似度都超过了阈值，可以确定与关键词相似度最大的节点作为逻辑要点。

作为一种可选的实施例，基于至少一个逻辑要点得到至少一个争议焦点，包括：获取包含了至少一个逻辑要点的语句，并对逻辑要点进行标注，其中，语句组成一组或多组对话；对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点。

在从法律逻辑图谱中抽取了逻辑要点后，庭审记录中的每个语句都被标注了一个逻辑要点，这些语句标识即为其所标注的逻辑要点的语句。在一种可选的实施例中，庭审记录中的每句话都标记至少一个标识，标识用于表示法律逻辑图谱中的逻辑要点，将具有统一个标识的语句作为该标识对应的逻辑要点的语句。上述方案的目的在于识别并抽取出围绕争议焦点的一组或多组对话，便于每个争议焦点进行赋值计算。

需要说明的是，在对逻辑要点进行标注时，一种可选实施例中，可以仅对所有逻辑要点中的部分逻辑要点进行标注，仅对部分逻辑要点进行标注的情况下，在后续的聚类过程中，仅对标注了的部分逻辑要点进行聚类，这种处理方式能够使系统在获取争议焦点的过程中具有较高的处理效率；在另外一种可选实施例中，还可以对所有逻辑要点都进行标注或都不进行标注，上述对所有逻辑要点都进行标注或都不进行标注的实施例，实现了在后续的聚类过程中，对所有逻辑要点都进行聚类，生成的争议焦点相对于标注了部分逻辑要点的方案来说，获取到的争议焦点的结果准确度相对较高。

由于逻辑要点可以是逻辑图谱上的子节点，而争议焦点通常被认为是核心要点，所以可以对于标注出的逻辑要点进行聚类，优选的聚类方式为层次聚类(hierarchicalagglomerateclustering)，以此得到在逻辑图谱中较为重要的节点，并可以将聚类得到的争议焦点作为争议焦点。层次聚类的过程主要依赖逻辑图谱中各个逻辑要点之间的依赖关系。由于法律逻辑图谱中每个节点的联系是具有方向性的，因此层次聚类的方向与法律逻辑图谱中的方向相同。

作为一种可选的实施例，在对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点之后，上述方法还包括：将所有的争议焦点进行分类，得到多组争议焦点，其中，每个分类中包括一组争议焦点；将每组争议焦点所对应的语句作为上下文信息。

在上述方案中，在将逻辑要点进行层级聚类后，可以通过手动或自动的方式定义阈值，以阈值当前划分的若干个“类”作为对应的若干个争议焦点，每个“类”中包含了的句子作为之后判断这个争议焦点赋值的上下文素材。

作为一种可选的实施例，基于每个争议焦点以及每个争议焦点对应的上下文信息，从法律逻辑图谱中映射得到第一判定事实，包括：从每个争议焦点的上下文信息中获取对应的争议焦点的陈述内容；将每个争议焦点对应的陈述内容映射到法律逻辑图谱中，得到多个局部判定事实；基于多个局部判定事实进行全局优化处理，得到第一判定事实，其中，全局优化处理用于在任意二个或多个局部判定事实之间存在冲突时，基于法律逻辑图谱中的依赖关系最大化来确定每个争议焦点对应的实际判定事实。

具体的，上述争议焦点的陈述内容用于表示庭审记录中，原告或被告对于争议焦点的陈述。局部判定事实用于表示争议焦点对应的判定事实，该判定事实表示对该争议焦点的判定结果。

将争议焦点对应的陈述内容映射到法律逻辑图谱中，即为根据争议焦点对应的陈述内容对焦点进行赋值，从而得到局部判定事实。

上述全局优化处理可以为全局赋值优化(globaloptimization)，如果根据两个或多个局部判定事实得到的结论相悖，则两个或多个局部判定事实发生冲突，在任意二个或多个局部判定事实之间存在冲突时，通过依赖关系最大化来确定争议焦点对应的实际判定实时。

依赖关系指的是多个争议焦点中，一个争议焦点的变更会影响到另一个争议焦点的关系，在一种可选的实施例中，全局最优化处理用于选择使整个法律逻辑图谱中的冲突数量最少的局部判定事实作为实际判定实时，或选择使整个法律逻辑图谱中的冲突数量小于预设值的局部判定事实作为实际判定事实。

作为一种可选的实施例，将案件信息在法律逻辑图谱中映射得到的第二判定事实与第一判定事实进行结合，生成法律事实实体，包括：在成功映射到第一判定事实和第二判定事实的情况下，确定案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中的激活区域，其中，映射成功用于表征法律逻辑图谱中的节点被激活，激活区域由法律逻辑图谱中被激活的节点所在的区域构成；在激活区域内，使用不确定性推理技术处理案件信息和庭审记录，得到作为裁判结果的法律事实实体。

具体的，上述激活区域则指的是，与原告的诉求内容对应的节点在法律逻辑图谱中的区域，其中，节点在法律逻辑图谱中的区域指的是与该节点具有直接或间接连接关系的上游节点和下游节点，同理的，未激活区域即为原告未诉求的内容对应的节点在法律逻辑图谱中的区域。

图4是根据本申请实施例1的一种可选的法律逻辑图谱的示意图，结合图4所示，裁判结果包括退还货款和三倍赔偿，其中，节点41用于表示是否价格欺诈，节点42用于表示是否有绝对化描述，节点43用于表示是否适用医疗用语，节点44用于表示原告是否为消费者，其中，原告并未对被告具有绝对化描述提起诉讼，即节点42对应的审判要素是原告未提出诉讼的内容，因此，节点42，及其所有上游的节点均为未激活区域(图4中使用黑色圆形表示)，原告对其他判别要点均提出了诉讼，因此其他节点及其上游的节点均处于被激活区域(图4中使用白色圆形表示)。

具体的，上述不确定推理技术，指的是从具有不确定性的证据出发，运用不确定的指示或规则，推理出具有一定程度的不确定性，但合乎或近乎合理的结论的过程。在不确定推理技术适用在上述方案中时，由于案件信息和庭审记录本身具有一定的不确定性，且法律指示图谱本身也具有一定的不确定性，因此推理出的法律事实实体也具有一定的不确定性，但是是合乎情理的。

作为一种可选的实施例，在激活区域内，使用不确定性推理技术处理案件信息，得到裁判结果，包括：基于法律逻辑图谱中多个节点之间的关联信息和方向信息，将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，获取用于指向案件信息对应的裁判结果的节点；将获取到的节点所指向的法律事实实体作为裁判结果。

具体的，由于法律逻辑图谱中多个节点之间的关联关系(例如，逻辑关系)具有方向性，因此，可按照法律逻辑图谱中的逻辑推理规则沿着逻辑关系方向在法律逻辑图谱中进行遍历，直至指向法律事实实体为止，并将指向的法律事实实体作为最终的裁判结果。

作为一种可选的实施例，在激活区域内，使用不确定性推理技术处理案件信息，得到裁判结果，包括：对法律逻辑图谱中的每个节点进行向量化处理，得到基于向量化表示的法律逻辑图谱；在基于向量化表示的法律逻辑图谱上，基于案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱上进行随机行走，确定每个行走到的节点对应的概率值；在行走到的节点的概率值大于预设概率的情况下，继续行走下一个节点，直至获取到用于表示裁判结果的节点。

可选的，可按照法律逻辑图谱中的逻辑推理规则，沿着逻辑关系方向进行逻辑图上的遍历，计算每个节点对应的概率值，并比较该节点的概率值与预设概率值的大小，例如，节点1对应的概率值为80％，而预设概率值为90％，节点1的概率值小于预设概率值，则裁判推理模块不采用节点1所对应的内容对待裁判案件进行裁判，并且不再对节点1的下一个节点进行遍历。如果节点2对应的概率值为95％，而预设概率值为90％，节点2的概率值大于预设概率值，则裁判推理模块采用节点2所对应的内容对待裁判案件进行裁判，并且继续对节点2的下一个节点进行遍历。

作为一种可选的实施例，在基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果之后，方法还包括：接收目标对象针对裁判结果的反馈信息；根据反馈信息对待裁判案件的裁判结果进行调整。

具体的，上述反馈信息可以由法官发出，争议焦点即为裁判时的风险点，当算法将最终得到的裁判结果和争议焦点通过交互界面反馈给法官后，由法官确定是否对争议焦点进行确定或修改，这些信息即为反馈信息。在法官对争议焦点的赋值进行修改后，需要根据法官修改后的争议焦点调整裁判结果。

图5是根据本申请实施例1的一种算法展示给法官的交互界面的示意图，结合图5所示，问题点用于表示风险点，即争议焦点，审查要点即为裁判结果，其中，每个问题或审查要点后会有算法给出的意见，其中，黑色实心圈表示算法建议为认可，白色实心圈表示算法建议为不认可，在每个问题和审查要点后具有“不任何”和“认可”的标签供法官选择，法官通过选择“不认可”或“认可”的标签，向系统反馈信息，系统根据法官反馈的信息，重新遍历法律逻辑图谱，对裁判结果进行调整。

图6是根据本申请实施例1的一种获取案件裁判结果的方法的示意图，结合图6所示，通常情况尽管原、被告在庭审前进行了起诉书和答辩状以及证据的提交，但是在庭审阶段，双方会提供新的信息，例如：诉求、证据等。因此，本方案通过庭审阶段的信息更新和补足，算法得到更加准确的裁判结果。

首先通过信息抽取/数据挖掘，获取庭审前提交的案件信息(可以包括起诉书、答辩书以及证据)，然后获取与先构建的法律逻辑图谱。

在系统对案件进行判别时，不仅需要将庭审前提交的案件信息映射在法律逻辑图谱的中，还需要对庭审过程中产生的庭审记录进行分析，并将其映射在法律逻辑图谱中。

系统根据案件信息和庭审记录，基于法律逻辑图谱自动进行裁判推理，并将推理结果展示在于法官的交互界面上，法官根据界面中展示的争辩焦点和推理结果进行反馈，以表示是否认同系统自动推理的结果，系统根据法官的反馈信息调整推理结果，得到最终的裁判结果。

上述方案将庭审阶段中原、被告对于争议问题的双方抗辩内容进行结构化的抽取并将其映射在逻辑图谱上，为系统进行裁判推理提供更准确的信息。更具体的，根据庭审内容进行要素抽取以及争议焦点的识别，并将争议焦点映射在逻辑图谱上，针对双方对于争议焦点的答辩以及法官针对原被告答辩的提问和回复为逻辑图谱中被激活的节点动态映射及赋值。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种获取案件裁判结果的方法，图7是根据本申请实施例2的一种获取案件裁判结果的方法的示意图，如图7所示，该方法包括：

步骤s71，显示庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

具体的，上述待裁判案件的案件信息指的是法律案件本身固有的，并在庭审之前已经提交的信息。上述步骤在执行过程中，待裁判案件的案件信息可以由信息抽取或数据挖掘模块进行获取，信息抽取或信息挖掘模块不仅可以从法律案件对应的法律文书中提取法律案件的案件信息，还可以从其他途径挖掘案件信息。例如：起诉书、答辩书即可以为法律文书，而证据信息可以是留存的网络数据，例如，对于一个假冒伪劣商品的索赔纠纷，可以证据交易日志中抽取商品价格、实际交易价格、是否退款、卖家信誉以及买点信誉等信息作为证据。

庭审记录指的是在法庭审理过程中，同步反应全部审判互动真实情况的文字记载。其中，申诉信息可以包括在庭审过程中原告对被告提出的起诉信息，答辩信息可以包括在庭审过程中，原告/被告本人或代表律师答复陈述、告发或起诉所作的辩护；新证据信息的来源依然不进行限定，可以是庭审过程中新证人的证词，可以是原告或被告在庭审过程中提出的，不同于庭审前提交的证据信息的证据信息。

步骤s73，显示基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

可选的，图3是根据本申请实施例1的一种法律逻辑图谱的示意图，在图3中，“原告在中国裁判文网诉讼次数”、“原告在互联网法院诉讼次数”以及“是否原告滥诉”为要素，“是否原告自认滥诉”、“是否被告举证原告自认滥诉”、“是否在中国裁判文书网诉讼3次以上”、“是否在互联网法院诉讼3次以上”为判别要点，“或”为逻辑门。

基于法律逻辑图谱，对案件信息和庭审记录进行分析处理，可以是将案件信息和庭审记录作为法律逻辑图谱的输入信息，遍历法律图谱，从而得到最终的裁判结果。

在一种可选的实施例中，在获取庭审记录和案件信息后，将案件信息和庭审记录映射至法律逻辑图谱中，法律逻辑图谱根据案件信息和庭审记录输出最终的裁判结果。

在另一种可选的实施例中，可以在获取到案件信息后，将案件信息输入至法律逻辑图谱，获取到根据案件信息得到的裁判结果。在获取到庭审记录后，可以再将庭审记录输入至法律逻辑图谱，获取到根据庭审记录得到的裁判结果，在根据案件信息得到的裁判结果于根据庭审记录得到的裁判结果不同的情况下，使用根据庭审记录得到的裁判结果对根据案件信息得到的裁判结果进行调整，从而得到最终的裁判结果。

此处需要说明的是，在庭审之前，原告或被告需要向法庭提交对应的案件信息，法官可能会根据庭审前提交的案件信息对案件进行预判，但在庭审过程中，原告或被告可能会提供新的证据，且答辩信息和申诉信息与庭审前提交的答辩书以及起诉书也可能不同，因此，如果仅基于法律逻辑图谱对庭审之前提交的案件信息进行分析得到裁判结果，则会忽略掉庭审过程产生的庭审记录，从而导致裁判结果并不准确。

本申请上述实施例获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，并基于法律逻辑图谱，根据案件信息和庭审记录共同进行分析，从而确定裁判结果，相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，本申请中的方案将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

作为一种可选的实施例，在显示基于法律逻辑图谱对所述案件信息和所述庭审记录进行分析处理，得到裁判结果之后，上述方法还包括：显示目标对象针对裁判结果输入的反馈信息；显示基于反馈信息调整后的裁判结果。

具体的，上述反馈信息可以由法官发出，争议焦点即为裁判时的风险点，当算法将最终得到的裁判结果和争议焦点通过交互界面反馈给法官后，由法官确定是否对争议焦点进行确定或修改，这些信息即为反馈信息。在法官对争议焦点的赋值进行修改后，需要根据法官修改后的争议焦点调整裁判结果。

图5是根据本申请实施例的一种算法展示给法官的交互界面的示意图，结合图7所示，问题点用于表示风险点，即争议焦点，审查要点即为裁判结果，其中，每个问题或审查要点后会有算法给出的意见，其中，黑色实心圈表示算法建议为认可，白色实心圈表示算法建议为不认可，在每个问题和审查要点后具有“不任何”和“认可”的标签供法官选择，法官通过选择“不认可”或“认可”的标签，向系统反馈信息，系统根据法官反馈的信息，重新遍历法律逻辑图谱，对裁判结果进行调整。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种获取案件裁判结果的方法，图8是根据本申请实施例3的一种获取案件裁判结果的方法的示意图，如图8所示，该方法包括：

步骤s81，获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息。

具体的，上述待裁判案件的案件信息指的是法律案件本身固有的，并在庭审之前已经提交的信息。上述步骤在执行过程中，待裁判案件的案件信息可以由信息抽取或数据挖掘模块进行获取，信息抽取或信息挖掘模块不仅可以从法律案件对应的法律文书中提取法律案件的案件信息，还可以从其他途径挖掘案件信息。例如：起诉书、答辩书即可以为法律文书，而证据信息可以是留存的网络数据，例如，对于一个假冒伪劣商品的索赔纠纷，可以证据交易日志中抽取商品价格、实际交易价格、是否退款、卖家信誉以及买点信誉等信息作为证据。

步骤s83，基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，得到初始裁判结果。

需要说明的是，法律逻辑图谱的构成主要包括：

(1)实体。在本申请中，法律逻辑图谱的实体主要包括客观事实要素、法律要素。如图3所示的一种可选的法律逻辑图谱的示意图，在图3中，客观事实要素为“原告在中国裁判文网诉讼次数”以及“原告在互联网法院诉讼次数”，法律要素为“是否原告滥诉”。

(2)关系。在本申请中，法律逻辑图谱的关系可以指属性关系、逻辑关系。例如，图3中，各个法律要素之间的关系为“或”关系。

(3)三元组。在申请中主要包括以下三种：“客观事实要素-属性关系-客观事实要素”(例如，“原告-属性关系-身份证号”)，“客观事实要素-逻辑关系-法律要素”(例如，“商品描述-逻辑关系-是否宣传有医疗效果”)，“法律要素-逻辑关系-法律要素”(例如，“是否虚构原价-逻辑关系-是否折扣价格错误”)。

具体的，上述基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，得到初始裁判结果，可以是将案件信息进行信息提取得到关键词后，将关键词映射至法律逻辑图谱中，通过遍历法律逻辑图谱，得到根据案件信息确定的初始裁判结果。

步骤s85，接收庭审过程中的庭审记录，其中，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

具体的，庭审记录指的是在法庭审理过程中，同步反应全部审判互动真实情况的文字记载。其中，申诉信息可以包括在庭审过程中原告对被告提出的起诉信息，答辩信息可以包括在庭审过程中，原告/被告本人或代表律师答复陈述、告发或起诉所作的辩护；新证据信息的来源依然不进行限定，可以是庭审过程中新证人的证词，可以是原告或被告在庭审过程中提出的，不同于庭审前提交的证据信息的证据信息。

步骤s87，基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果。

具体的，由于庭审记录中记载了的是庭审阶段中原、被告对于争议问题的双方抗辩内容，因此通过对庭审记录中记录的抗辩内容进行结构化的抽取，将其映射在法律逻辑图谱上，并基于双方对于争议焦点的答辩以及法官针对原被告答辩的提问和回复，为逻辑图谱中被映射的节点进行赋值，进而得到抗辩结果，即法律逻辑图谱对庭审记录进行分析的结果。

步骤s89，基于抗辩结果调整初始裁判结果，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

由于在庭审过程中，原告和被告都有可能提出新的信息，例如：诉求、证据等，因此为了输出更准确的裁判结果，可以使用抗辩结果对初始结果进行调整。例如，将初始裁判结果和抗辩结果进行预设的逻辑运算，从而得到最终的裁判结果。

本申请上述实施例获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，得到初始裁判结果；接收庭审过程中的庭审记录，其中，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果；基于抗辩结果调整初始裁判结果，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。上述方案相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

实施例4

根据本发明实施例，还提供了一种获取案件裁判结果的方法，图9是根据本申请实施例4的一种获取案件裁判结果的方法的示意图，如图9所示，该方法包括：

步骤s91，获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

具体的，上述待裁判案件的案件信息指的是法律案件本身固有的，并在庭审之前已经提交的信息。上述步骤在执行过程中，待裁判案件的案件信息可以由信息抽取或数据挖掘模块进行获取，信息抽取或信息挖掘模块不仅可以从法律案件对应的法律文书中提取法律案件的案件信息，还可以从其他途径挖掘案件信息。例如：起诉书、答辩书即可以为法律文书，而证据信息可以是留存的网络数据，例如，对于一个假冒伪劣商品的索赔纠纷，可以证据交易日志中抽取商品价格、实际交易价格、是否退款、卖家信誉以及买点信誉等信息作为证据。

步骤s93，基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果。

具体的，由于庭审记录中记载了的是庭审阶段中原、被告对于争议问题的双方抗辩内容，因此通过对庭审记录中记录的抗辩内容进行结构化的抽取，将其映射在法律逻辑图谱上，并基于双方对于争议焦点的答辩以及法官针对原被告答辩的提问和回复，为逻辑图谱中被映射的节点进行赋值，进而得到抗辩结果，即法律逻辑图谱对庭审记录进行分析的结果。

步骤s95，基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析，并结合抗辩结果，得到裁判结果，其中，裁判结果用于表征案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中遍历得到的法律事实实体，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，可以是将案件信息进行信息提取得到关键词后，将关键词映射至法律逻辑图谱中，通过遍历法律逻辑图谱，得到根据案件信息推理得到的推理结果。

在一种可选的实施例中，可以先根据庭审记录基于法律逻辑图谱得到抗辩信息，再根据案件信息进行推理，得到对应的推理结果。在推理的过程中，结合抗辩结果，对争议焦点的赋值进行动态映射，得到最终的推理结果。

在一种可选的实施例中，可以先根据庭审记录基于法律逻辑图谱得到抗辩信息，根据案件信息进行推理，得到对应的推理结果，再根据推理结果对抗辩信息进行调整，从而得到最终的推理结果。

本申请上述实施例获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录；基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果；基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析，并结合抗辩结果，得到裁判结果。上述方案相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

实施例5

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例1中的获取案件裁判结果的方法的获取案件裁判结果的装置，图10是根据本申请实施例5的一种获取案件裁判结果的装置的示意图，如图10所示，该装置100包括：

获取模块102，用于获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

分析模块104，用于基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

此处需要说明的是，上述获取模块102和分析模块104对应于实施例1中的步骤s21至步骤s23，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。

作为一种可选的实施例，分析模块包括：遍历子模块，用于将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，得到的法律事实实体作为裁判结果；其中，在遍历的过程中，将案件信息和庭审记录分别映射至法律逻辑图谱上，如果成功映射到对应的节点，则获取到用于生成裁判结果的信息。

作为一种可选的实施例，遍历子模块包括：第一抽取单元，用于基于庭审记录从法律逻辑图谱中抽取至少一个逻辑要点，其中，逻辑要点对应法律逻辑图谱中的节点；第二抽取单元，用于基于至少一个逻辑要点得到至少一个争议焦点；映射单元，用于基于每个争议焦点以及每个争议焦点对应的上下文信息，从法律逻辑图谱中映射得到第一判定事实；结合单元，用于将案件信息在法律逻辑图谱中映射得到的第二判定事实与第一判定事实进行结合，生成法律事实实体。

作为一种可选的实施例，第一抽取单元包括：识别子单元，用于识别出庭审记录中一条或多条语句包含的关键词；匹配子单元，用于基于识别到的关键词，与法律逻辑图谱中的节点进行匹配，其中，节点包括如下至少之一：名称、属性和语义信息；第一确定子单元，用于将匹配结果中相似度超过阈值的节点作为逻辑要点。

作为一种可选的实施例，第二抽取单元包括：第一获取子单元，用于获取包含了至少一个逻辑要点的语句，并对逻辑要点进行标注，其中，语句组成一组或多组对话；生成子单元，用于对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点。

作为一种可选的实施例，第二抽取单元还包括：分类子单元，用于在对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点之后，将所有的争议焦点进行分类，得到多组争议焦点，其中，每个分类中包括一组争议焦点；第二确定子单元，用于将每组争议焦点所对应的语句作为上下文信息。

作为一种可选的实施例，映射单元包括：第二获取子单元，用于从每个争议焦点的上下文信息中获取对应的争议焦点的陈述内容；映射子模块，用于将每个争议焦点对应的陈述内容映射到法律逻辑图谱中，得到多个局部判定事实；优化子模块，用于基于多个局部判定事实进行全局优化处理，得到第一判定事实，其中，全局优化处理用于在任意二个或多个局部判定事实之间存在冲突时，基于法律逻辑图谱中的依赖关系最大化来确定每个争议焦点对应的实际判定事实。

作为一种可选的实施例，结合单元包括：第三确定子单元，用于在成功映射到第一判定事实和第二判定事实的情况下，确定案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中的激活区域，其中，映射成功用于表征法律逻辑图谱中的节点被激活，激活区域由法律逻辑图谱中被激活的节点所在的区域构成；处理子单元，用于在激活区域内，使用不确定性推理技术处理案件信息和庭审记录，得到作为裁判结果的法律事实实体。

作为一种可选的实施例，处理子单元包括：第三获取子单元，用于基于法律逻辑图谱中多个节点之间的关联信息和方向信息，将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，获取用于指向案件信息对应的裁判结果的节点；第四获取子单元，用于将获取到的节点所指向的法律事实实体作为裁判结果。

作为一种可选的实施例，处理子单元包括：向量化处理单元对法律逻辑图谱中的每个节点进行向量化处理，得到基于向量化表示的法律逻辑图谱；第四确定子单元，用于在基于向量化表示的法律逻辑图谱上，基于案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱上进行随机行走，确定每个行走到的节点对应的概率值；行走子单元，用于在行走到的节点的概率值大于预设概率的情况下，继续行走下一个节点，直至获取到用于表示裁判结果的节点。

作为一种可选的实施例，上述装置还包括：接收模块，用于在基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果之后，接收目标对象针对裁判结果的反馈信息；调整模块，用于根据反馈信息对待裁判案件的裁判结果进行调整。

实施例6

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例2中的获取案件裁判结果的方法的获取案件裁判结果的装置，图11是根据本申请实施例6的一种获取案件裁判结果的装置的示意图，如图11所示，该装置110包括：

第一显示模块112，用于显示庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

第二显示模块114，用于显示基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

此处需要说明的是，上述第一显示模块112和第二显示模块114对应于实施例2中的步骤s71至步骤s73，两个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。

作为一种可选的实施例，上述装置还包括：第三显示模块，用于在显示基于法律逻辑图谱对所述案件信息和所述庭审记录进行分析处理，得到裁判结果之后，显示目标对象针对裁判结果输入的反馈信息；第四显示模块，用于显示基于反馈信息调整后的裁判结果。

实施例7

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例3中的获取案件裁判结果的方法的获取案件裁判结果的装置，图12是根据本申请实施例7的一种获取案件裁判结果的装置的示意图，如图12所示，该装置120包括：

获取模块122，用于获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息。

处理模块124，用于基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析处理，得到初始裁判结果。

接收模块126，用于接收庭审过程中的庭审记录，其中，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息。

分析模块128，用于基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果。

调整模块1210，用于基于抗辩结果调整初始裁判结果，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

此处需要说明的是，上述获取模块122、处理模块124、接收模块126、分析模块128和分析模块128对应于实施例3中的步骤s81至步骤s89，五个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。

实施例8

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述实施例4中的获取案件裁判结果的方法的获取案件裁判结果的装置，图13是根据本申请实施例8的一种获取案件裁判结果的装置的示意图，如图13所示，该装置130包括：

获取模块132，用于获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；

处理模块134，用于基于法律逻辑图谱对庭审记录进行分析处理，得到抗辩结果；

结合模块136，用于基于法律逻辑图谱对案件信息进行分析，并结合抗辩结果，得到裁判结果，其中，裁判结果用于表征案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中遍历得到的法律事实实体，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

此处需要说明的是，上述获取模块132、处理模块134和结合模块136对应于实施例4中的步骤s91至步骤s95，五个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。

实施例9

本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。

可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

在本实施例中，上述计算机终端可以执行应用程序的漏洞检测方法中以下步骤的程序代码：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。。

可选地，图14是根据本发明实施例9的一种计算机终端的结构框图。如图9所示，该计算机终端a可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器902、存储器904、以及外接装置906。

其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的安全漏洞检测方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的系统漏洞攻击的检测方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端a。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，得到的法律事实实体作为裁判结果；其中，在遍历的过程中，将案件信息和庭审记录分别映射至法律逻辑图谱上，如果成功映射到对应的节点，则获取到用于生成裁判结果的信息。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于庭审记录从法律逻辑图谱中抽取至少一个逻辑要点，其中，逻辑要点对应法律逻辑图谱中的节点；基于至少一个逻辑要点得到至少一个争议焦点；基于每个争议焦点以及每个争议焦点对应的上下文信息，从法律逻辑图谱中映射得到第一判定事实；将案件信息在法律逻辑图谱中映射得到的第二判定事实与第一判定事实进行结合，生成法律事实实体。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：识别出庭审记录中一条或多条语句包含的关键词；基于识别到的关键词，与法律逻辑图谱中的节点进行匹配，其中，节点包括如下至少之一：名称、属性和语义信息；将匹配结果中相似度超过阈值的节点作为逻辑要点。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：获取包含了至少一个逻辑要点的语句，并对逻辑要点进行标注，其中，语句组成一组或多组对话；对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在对标注的至少一个逻辑要点进行聚类，生成至少一个争议焦点之后，将所有的争议焦点进行分类，得到多组争议焦点，其中，每个分类中包括一组争议焦点；将每组争议焦点所对应的语句作为上下文信息。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：从每个争议焦点的上下文信息中获取对应的争议焦点的陈述内容；将每个争议焦点对应的陈述内容映射到法律逻辑图谱中，得到多个局部判定事实；基于多个局部判定事实进行全局优化处理，得到第一判定事实，其中，全局优化处理用于在任意二个或多个局部判定事实之间存在冲突时，基于法律逻辑图谱中的依赖关系最大化来确定每个争议焦点对应的实际判定事实。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在成功映射到第一判定事实和第二判定事实的情况下，确定案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中的激活区域，其中，映射成功用于表征法律逻辑图谱中的节点被激活，激活区域由法律逻辑图谱中被激活的节点所在的区域构成；在激活区域内，使用不确定性推理技术处理案件信息和庭审记录，得到作为裁判结果的法律事实实体。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于法律逻辑图谱中多个节点之间的关联信息和方向信息，将案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱中进行遍历，获取用于指向案件信息对应的裁判结果的节点；将获取到的节点所指向的法律事实实体作为裁判结果。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：对法律逻辑图谱中的每个节点进行向量化处理，得到基于向量化表示的法律逻辑图谱；在基于向量化表示的法律逻辑图谱上，基于案件信息和庭审记录在法律逻辑图谱上进行随机行走，确定每个行走到的节点对应的概率值；在行走到的节点的概率值大于预设概率的情况下，继续行走下一个节点，直至获取到用于表示裁判结果的节点。

可选的，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果之后，接收目标对象针对裁判结果的反馈信息；根据反馈信息对待裁判案件的裁判结果进行调整。

采用本发明实施例，提供了一种获取案件裁判结果的方法。通过获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，并基于法律逻辑图谱，根据案件信息和庭审记录共同进行分析，从而确定裁判结果，相比于忽略庭审记录，而仅使用案件信息确定裁判结果的方式，本申请中的方案将庭审过程中可能改变或修改的信息也映射在了法律逻辑图谱中，从而使裁判结果具有更高的准确性。

由此，本申请上述实施例解决了现有技术中法律案件的裁判结果的准确度低的技术问题。

本领域普通技术人员可以理解，图14所示的结构仅为示意，计算机终端也可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌声电脑以及移动互联网设备(mobileinternetdevices，mid)、pad等终端设备。图14其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端a还可包括比图14中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图14所示不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取器(randomaccessmemory，ram)、磁盘或光盘等。

实施例4

本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述实施例一所提供的获取案件裁判结果的方法所执行的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取庭审之前已经提交的待裁判案件的案件信息，以及庭审过程中的庭审记录，其中，案件信息包括如下至少之一：起诉书、答辩书和证据信息，庭审记录包括如下至少之一：申诉信息、答辩信息和新证据信息；基于法律逻辑图谱对案件信息和庭审记录进行分析处理，得到裁判结果，其中，法律逻辑图谱至少包括：多个节点、每个节点之间的关联关系和方向信息，每个节点用于表征如下之一：要素、判别要点以及逻辑门。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。