基于詞頻-逆文檔頻率和法律本體的相似案例檢索算法

張云婷，葉 麟，方濱興，張宏莉

(哈爾濱工業大學 計算機科學與技術學院，哈爾濱150001)

0 引 言

隨著普法率的不斷提高，普通民眾的法律意識日益增強，法務系統的建設變得愈發重要，人們對公共法律服務的需求也呈上升趨勢。由于現階段面向公共法律服務的專業隊伍規模有限，且分布在偏遠地區的專業人員相對較少，很多民眾對公共法律服務的需求無法得到很好的滿足。在此情況下，智慧法務系統和智慧檢務系統應運而生。無論是普通民眾還是法官、律師等法律從業人員，均可從中得到所需的服務，這將為緩解專業隊伍規模不夠及分布不均的問題，提供有效的系統和技術支撐。其中，相似案例檢索又是法務系統中一項基礎且必要的需求。相似案例檢索是指檢索出與用戶輸入案例相似的案例，其在法官判案、民眾普法、案件分類等方面均起著重要的作用。但是，傳統的基于關鍵詞的檢索方式只能實現字面意義上的相似，并不能實現語義層面上的相似；而由于法律案例本身涉及很多知識領域，導致其和一般文章有所不同，因此僅依靠基于關鍵詞的檢索方式，無法實現非專業人員的精確檢索。為此，本文提出了一種基于詞頻-逆文檔頻率（TFIDF）和法律本體的相似案例檢索算法。該方法引入案例要素替代傳統的關鍵詞，使其能夠實現語義上的相似文本匹配。其中，案例要素是指法律案例中的關鍵元素，如嫌疑人的個人背景、性格特點、心理特征以及行為表現等。……