【摘 要】
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近年来,随着人工智能技术的不断发展,在司法领域,国家推进司法智能化研究,提出建设智慧法院,在此过程中,司法智能辅助是智慧司法的热点研究问题。在繁杂的诉讼程序中,分案是案件进入审判程序的起点,是合理分配法官资源的关键。随着“案多人少”的矛盾日益凸显,研究一种智能分案方法,保障当事人利益、保证案件分配契合法官专业能力,具有极大的理论意义和应用价值。分案是指法院受理的案件在具体法官之间的分配。现有分案方
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近年来,随着人工智能技术的不断发展,在司法领域,国家推进司法智能化研究,提出建设智慧法院,在此过程中,司法智能辅助是智慧司法的热点研究问题。在繁杂的诉讼程序中,分案是案件进入审判程序的起点,是合理分配法官资源的关键。随着“案多人少”的矛盾日益凸显,研究一种智能分案方法,保障当事人利益、保证案件分配契合法官专业能力,具有极大的理论意义和应用价值。分案是指法院受理的案件在具体法官之间的分配。现有分案方法可分为人工分案和简单随机分案。这些方法都是依据案情文本进行分案,案情特征的顺序容易被忽略,案情结构化语义分析薄弱。并且这些方法未考虑法官专业能力进行分案,易造成人案不匹配。针对上述问题,结合裁判文书特点,本文将智能分案看作是文本匹配问题,基于神经网络技术分别提出两种分案方法:融合法官专长的分案方法和基于犯罪行为要素链的分案方法。深层次分析案情结构化语义信息,并将法官专长纳入分案因素之一,达到人案匹配。论文的主要工作如下:（1）构建了智能分案数据集。由于当前缺乏智能分案数据集,本文依托科研团队积累的海量裁判文书,以最高院出台的案件质量评估指标为基础,确定并给出了评估法官案件审判质量的指标,在使用人工核查等手段的基础上构建了智能分案数据集。（2）以法官专长为基础,提出一种融合法官专长的分案方法。该方法用法官擅长案件的特征表示法官,以案情事实表示案件,搭建三通道卷积神经网络模型学习案件表示和法官表示的语义特征向量,利用向量余弦相似度表示案件与法官的匹配度,输出匹配值高的法官作为为案件的推荐法官。实验结果表明,该方法具有较好的分案效果。（3）以案件特点为基础,提出一种基于犯罪行为要素链的分案方法。该方法通过构建具有时序关系的犯罪行为要素链来增强对案件的表示,搭建BCTA模型实现分案。实验结果表明,该方法进一步提高了分案性能。
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