CN109285094A - 法律文书的处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种法律文书的处理方法及装置，其中，在法律文书的处理方法中，由于在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点，去除了法律文书中案件的量刑起点在确定过程中的人为因素，保证了法律文书中案件的量刑起点的准确性。并且，依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑，可以保证量刑计算逻辑均适合其对应的量刑情节，克服了针对不同的量刑情节均采用一种计算方式进行计算，导致宣告刑的计算结果不准确的问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种法律文书的处理方法及装置。
背景技术
现今，在法律案件的审理过程中，检察官一般是根据法律文书(例如：检务文书)中的案情描述，翻阅相关法律规定，对案件是否构成犯罪进行评判，并根据案件的量刑情节，得出宣告刑。
为加快案件的审理速度，快速得到案件的宣告刑，现有技术中提供一种可自动根据案件的量刑情节计算得到宣告刑的***。具体的，***根据用户对罪名的选择，呈现该罪名下所有量刑情节和量刑起点，根据用户选择的量刑情节，在量刑起点的基础上自动计算得到宣告刑。
但是，上述***虽然能够根据量刑情节计算宣告刑，但量刑起点为用户自己选择，会由于用户选择的不准确的问题导致宣告刑的计算结果不准确。并且，在计算宣告刑的过程中，对每一种量刑情节均采用同加逆减的计算方式，但这种计算方式并不能适应所有的量刑情节，致使计算得到的宣告刑也存在偏差。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的法律文书的处理方法及装置。
一种法律文书的处理方法，包括：
提取目标法律文书中的定罪关键词；
依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点；
获取所述目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值；
在所述量刑起点的基础上，依据所述量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
可选地，若所述定罪关键词包括罪名关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述依据所述关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
可选地，所述法律文书的处理方法还包括：
依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
一种法律文书的处理装置，包括：
提取单元，用于提取目标法律文书中的定罪关键词；
确定单元，用于分别依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点；
第一获取单元，用于获取所述目标法律文书中案件的各个量刑情节的量刑幅度值；
计算单元，用于在所述量刑起点的基础上，依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述确定单元在执行所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节时，包括：
第一筛选单元，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
第二筛选单元，用于在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述确定单元执行依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点时，包括：
第三筛选单元，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
第四筛选单元，用于以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
量刑起点获取单元，用于获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
一种存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时，用于实现如上述任意一项所述法律文书的处理方法。
一种处理器，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行如上述任意一项所述的法律文书的处理方法。
借由上述技术方案，本发明提供的法律文书的处理方法中，由于在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点，去除了法律文书中案件的量刑起点在确定过程中的人为因素，保证了法律文书中案件的量刑起点的准确性。并且，依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑，可以保证量刑计算逻辑均适合其对应的量刑情节，克服了针对不同的量刑情节均采用一种计算方式进行计算，导致宣告刑的计算结果不准确的问题。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本申请实施例公开的法律文书的处理方法；
图2(a)～图2(c)示出了本申请实施例公开的实例中法律文书的处理装置的显示界面；
图2(d)示出了本申请实施例公开的实例的量刑情节图表；
图3示出了本申请另一实施例公开的法律文书的处理装置的结构；
图4示出了本申请另一实施例公开的确定单元结构。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
首先需要说明的是，执行本申请实施例公开的法律文书的处理方法，之前，需要构建量刑数据库和知识数据库，其中，所述量刑数据库用于保存法律中出现各个罪名以及罪名下的各个量刑情节；所述知识数据库用于保存法律中出现的各个罪名，每个罪名对应的法律法规、罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。罪与非罪是指，犯罪嫌疑人的行为是否构成犯罪(如：犯罪嫌疑人是否构成正当防卫，一般打架斗殴和故意伤害罪的区别)，此罪与彼罪是指，犯罪嫌疑人的行为构成此罪名还是其他罪名(主要指容易混淆的罪名，如犯罪嫌疑人故意伤害致人死亡的行为构成故意杀人罪还是故意伤害罪)。
具体的，根据法律规定、最高人民法院颁布的《最高人民法院关于常见犯罪的量刑指导意见》、以及各省份的高级法院颁布的《关于常见犯罪的量刑指导意见》实施细则，梳理出与各个罪名相关的量刑情节，并将罪名与法律文书中的关键词建立关联关系，得到量刑数据库。
获得各个罪名所涉及的法律法规，每个罪名下的罪与非罪的裁判要旨、案例和专家观点，每个罪名下的此罪与彼罪的裁判要旨、案例和专家观点；将各个罪名和法律文书中的关键词建立关联关系，得到知识数据库。
基于上述构建得到的量刑数据库和知识数据库，本申请实施例公开的法律文书的处理方法，参见图1，包括：
S101、提取目标法律文书中的定罪关键词。
其中，将需要进行宣告刑计算的法律文书(例如：检务文书、起诉书等)称为目标法律文书。并且，将对目标法律文书执行法律文书的处理方法的装置称为法律文书的处理装置。具体的，在法律文书的处理装置的显示界面上输入目标法律文书的定罪关键词，或者，在法律文书的处理装置的显示界面上输入目标法律文书全文，再提取该目标法律文书全文中的定罪关键词；或者，采用电子扫描等方式将纸件的目标法律文书录入法律文书的处理装置，该处理装置截取图片中的定罪关键词。
还需要说明的是，所述定罪关键词为法律文书中在定罪方面所涉及到的字、词或句子，例如：罪名、量刑情节和基本犯罪构成事实等。
以下一个具体实例对本实施例公开的法律文书的处理方法中的各个步骤进行说明。具体的，以一篇罪名为故意伤害罪的检务文书为例，其中，该检务文书中，案情介绍的内容包括：17周岁的未成年人甲某，因与乙某在某某事情发生争吵，于某年某月某日，对乙某进行报复伤害，使用管制刀具在乙某手臂造成长两公分，深一公分的口子，致使乙某轻伤一级。
参见图2(a)，用户在法律文书的处理装置的显示界面上，用于输入检务文书中案件的适应地域，例如：北京市；再输入上述检务文书的全文内容。待用户输入完毕之后，可以触控或点击定罪模块和量刑模块，进而触发开始执行步骤S101。并且，触控或点击定罪模块，则在提取定罪关键词后，依据该定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点；触控或点击量刑模块，则在提取定罪关键词后，依据该定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节。
S102、依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点。
其中，计算出目标法律文书中案件的宣告刑，需要获知该案件中的罪名的量刑起点，以及在目标法律文书中的案情描述中所反映出的量刑情节中的量刑幅度值。
具体的，由于量刑数据库中保存有保存法律中出现各个罪名以及罪名下的各个量刑情节，并且，若一个量刑情节存有对宣告刑进行调整的量刑幅度值，则在量刑数据库中，该量刑情节的数据中包含关于量刑幅度值的说明信息。因此，根据定罪关键词可以在量刑数据库中查找得到目标法律文书中案件罪名的量刑情节。并且，在知识数据库中保存有各个罪名所涉及的法律法规，每个罪名下的罪与非罪的裁判要旨、案例和专家观点，每个罪名下的此罪与彼罪的裁判要旨、案例和专家观点，而在每个罪名下的案例中均有量刑起点的说明，因此，可以依据所述定罪关键词，获得所述知识数据库中与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点。
其中，同案情的案件可以理解成知识数据库中的案例的罪名与目标法律文书中案件所涉罪名相同，案件事实大体相当，量刑情节基本等同。
可选地，步骤S102中描述的确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节的一种具体实施方式中，该步骤具体包括：
以罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
其中，若提取的目标法律文书中的定罪关键词为罪名关键词，因为量刑数据库中保存有罪名和每个罪名下的所有量刑情节，因此，可根据该罪名关键词在量刑数据库中进行筛选，得到该罪名关键词下的所有量刑情节。
还需要说明的是，根据罪名关键词筛选得到的罪名下的量刑情节为该罪名下的所有量刑情节，有些量刑情节可能在目标法律文书中案件中并不涉及，此种情况下，需要再由用户来选择出所有量刑情节中适应于目标法律文书中案件的量刑情节。
可选地，步骤S102中描述的确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节的另一种具体实施方式中，该步骤具体包括：
以罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与量刑情节关键词相同的量刑情节。
其中，本实施方式中，定罪关键词包括罪名关键词和量刑情节关键词，因此，在量刑数据库中以罪名关键词为检索词进行筛选后，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节后，还可以以所述量刑情节关键词为二次筛选的检索词，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中、与量刑情节关键词相同的量刑情节。这样，可以免除用户再依据目标法律文书中案件的案情介绍内容，在所有量刑情节中进行选择的操作，避免用户选择操作容易出现的错选、漏选、多选等问题。
还需要说明的是，由于本实施方式中，若需要采用用户输入的方式输入定罪关键词，且定罪关键词包括罪名关键词和量刑情节关键词，那用户在输入定罪关键词时，可以一并将罪名关键词和量刑情节关键词均输入到法律文书的处理装置中，可以用某种符号隔开的方式对另种关键词进行区别；还可以是先输入罪名关键词，待需要进行筛选量刑情节的时候，再输入量刑情节关键词。
当然，如果在法律文书的处理装置的显示界面上输入目标法律文书全文则可以在从目标法律文书全文中进行搜索查找，得到罪名关键词和量刑情节关键词。如果是扫描目标法律文书，则在目标法律文书的图片中进行查找，分别截取定罪关键词和量刑情节关键词所属的区域。
在上述实例中，在检务文书的全篇内容中逐段逐句的搜索，提取罪名关键词和量刑情节关键词，再依据罪名关键词和量刑情节关键词，在量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节后，可将量刑情节在法律文书的处理装置的显示界面上进行展示，参见图2(b)。
还需要说明的是，图2(b)中，法律文书的处理装置的显示界面上除显示了实例中提到的检务文件的案件所涉及到的量刑情节，还显示了案件中所涉及的罪名下的其他量刑情节(具体内容图中未展示)，便于在所述法律文书的处理装置显示的量刑情节与实际不符时，用户可进行更改。
并且，在法律文书的处理装置的显示界面上还显示了检务文件的案件的量刑情节图表，该图表如图2(d)所示。
具体的，图2(d)所示的图表中，浅色灰度区域展示的是：根据最高人民法院颁布的《最高人民法院关于常见犯罪的量刑指导意见》，得到的目标法律文书(图中具体为上述实例的检务文件)中案件的罪名的量刑起点和量刑情节的量刑幅度值的关系。深色灰度区域展示的是：根据某省的高级法院颁布的《关于常见犯罪的量刑指导意见》实施细则得到的目标法律文书中案件的罪名的量刑起点和量刑情节的量刑幅度值的关系。直线是将法律文书的处理装置确定出的量刑起点、以及目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值进行图表化的结果。
在另一种具体实施方式中，步骤S102中描述的确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点的一种具体实施方式中，该步骤具体包括：包括：
以罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
以基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
其中，本实施方式中，定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，因此，可以以罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例，再以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例，最后，获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。由此可以看出，以知识数据库中保存的与目标法律文书中的案件的罪名相同、案情近似的案例中的量刑起点，作为目标法律文书中的案件的量刑起点，可以保证量刑起点的准确性，避免由于人工选择量刑起点导致的出现选择错误的问题。
并且，若采用用户输入的方式输入定罪关键词，那罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词可以一并输入，也可以是先输入罪名关键词，待以基本犯罪构成事实关键词作为检索词进行筛选时，再输入基本犯罪构成事实关键词。同样，如果在法律文书的处理装置的显示界面上输入目标法律文书全文则可以在从目标法律文书全文中进行搜索查找，得到罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词。如果是扫描目标法律文书，则在目标法律文书的图片中进行查找，分别截取定罪关键词和基本犯罪构成事实关键词所属的区域。
需要说明的是，所述基本犯罪构成事实关键词，可以理解成基本犯罪构成事实的内容，在一个案例中，一般情况下以基本犯罪构成事实来确定出该罪名下的量刑起点，例如：故意伤害罪的基本犯罪构成事实为：故意伤害致使一人轻伤，此种情况下，量刑起点为6个月到2年。
还需要说明的是，一般情况下，知识数据库中保存的每个罪名下的案例均为多个，那经过罪名关键词的筛选以及基本犯罪构成事实关键词的筛选，得到的案例仍然可能为多个，在此种情况下，可以以多个案例中量刑起点的均值作为目标法律文书中案件的量刑起点，也可以在多个案例中，找出是否有较多个案例中采用同一个量刑起点，若有，则采用该量刑起点作为目标法律文书中案件的量刑起点；还可以是任意选择一个案例的量刑起点作为目标法律文书中案件的量刑起点。
在上述实例中，根据知识数据库中保存的北京地区故意伤害罪案例统计得到，故意伤害致一人轻伤案件的量刑起点的均值为12个月。
S103、获取所述目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值。
其中，在宣告刑的计算过程中，案件的不同的量刑情节，会对应有不同量刑幅度值，以在量刑起点进行量刑幅度值的调整，得到案件的宣告刑。因此，需要针对所述目标法律文书中案件的量刑情节，获取其对应的量刑幅度值。
具体的，步骤S102中，法律文书的处理装置得到所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节后，将其在显示界面上显示，用户可以根据不同的量刑情节，在显示界面上输入对应的量刑幅度值。当然，还可以是从第三方设备中获取量刑情节的量刑幅度值。
在上述实例中，法律规定：使用***、管制刀具或者其他凶器实施伤害行为的，增加基准刑的20％以下；报复伤害的，增加基准刑的30％以下；已满十六周岁不满十八周岁的，应当减少基准刑的30％-60％。
基于上述法律规定，获取得到的第2个量刑情节(报复伤害的)的量刑幅度值为20％；获取得到第3个量刑情节(使用***、管制刀具或者其他凶器实施伤害行为的)的量刑幅度值为10％，获取得到的第4个量刑情节(已满十六周岁不满十八周岁的)的量刑幅度值为30％。
S104、在所述量刑起点的基础上，依据所述量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
其中，现今法律规定，针对不同的量刑情节，采用的量刑计算逻辑不同，例如，有些量刑情节是采用同加逆减的量刑计算逻辑，有些量刑情节是采用相乘的量刑计算逻辑。因此，针对每一个量刑情节的量刑幅度值，确定其对应的量刑计算逻辑，再利用该量刑计算逻辑在量刑起点的基础上计算量刑情节的量刑幅度值，得到目标法律文书中案件的宣告刑。
本实施例中，由于计算宣告刑的过程中，没有仅采用同加逆减的量刑计算方式，而是针对量刑情节采用其对应的量刑计算逻辑，也可以保证宣告刑的计算结果的准确性。
在上述实例中，针对报复伤害的这种量刑情节，其对应的量刑计算逻辑为：1+20％；针对使用***、管制刀具或者其他凶器实施伤害行为的这种量刑情节，其对应的量刑计算逻辑为：1+10％；针对已满十六周岁不满十八周岁的未成年的这种量刑情节，其对应的量刑计算逻辑为：1-30％。
并且，量刑起点为12个月，因此，计算得到的宣告刑方式如下：
12*(1-30％)*(1+20％+10％)
根据上述计算方式，得到的宣告刑基本为11个月***。
可选地，本申请的另一实施例中，所述法律文书的处理方法还包括：
依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
其中，为了满足用户对目标法律文书中罪名所涉及的法律知识、相关案例等数据的需求，本实施例公开的法律文书的处理方法中，还包括上述步骤，且上述步骤的执行时间仅要求在步骤S101之后，与其他几个步骤的执行先后顺序均没有固定要求。一般情况下，为了减少知识数据库的使用次数，提高效率，在依据定罪关键词，在在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点的过程中，可以并行执行上述步骤。
并且，待上述步骤执行完毕，获得与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点后，可以将获得的内容在法律文书的处理装置的显示界面输出，以供用户查看。
例如，提取定罪关键词(例如：罪名)后，法律文书的处理装置在显示界面上输出如图2(c)所示的内容，且在检测到用户的触控或点击操作后，再在显示界面上输出对应的内容。
最后还需要说明的是，若法律文书的处理装置接收用户输入的目标法律文书的全文内容，或者扫描得到目标法律文书的图片，再经过执行上述步骤的自动处理过程，直接得到目标法律文书中案件的宣告刑，也可以得到目标法律文书中案件的相关法律知识，无需用户识别目标法律文书中的内容，也无需用户对目标法律文书执行操作，达到了自动解析目标法律文书的内容，并自动计算宣告刑的效果。
本发明另一实施例还公开了一种法律文书的处理装置，如图3所示，包括：
提取单元301，用于提取目标法律文书中的定罪关键词；
确定单元302，用于分别依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点；
第一获取单元303，用于获取所述目标法律文书中案件的各个量刑情节的量刑幅度值；
计算单元304，用于在所述量刑起点的基础上，依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
其中，本实施例中公开的各个单元的具体工作过程，可参见对应图1的方法实施例的内容，此处不再赘述。
本发明实施例公开的法律文书的处理装置中，由于确定单元302在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点，去除了法律文书中案件的量刑起点在确定过程中的人为因素，保证了法律文书中案件的量刑起点的准确性。并且，计算单元304依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑，可以保证量刑计算逻辑均适合其对应的量刑情节，克服了针对不同的量刑情节均采用一种计算方式进行计算，导致宣告刑的计算结果不准确的问题。
可选地，本发明的另一实施例中，若所述定罪关键词包括罪名关键词，则确定单元302在执行依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节时，参见图4，包括：
第一确定单元3021，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
可选地，本发明的另一实施例中，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则确定单元302在执行所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节时，参见图4，包括：
第一筛选单元3022，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
第二筛选单元3023，用于在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
还需要说明的是，本发明的另一实施例中，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则确定单元302执行依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点时，也参见图4，包括：
第三筛选单元3024，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
第四筛选单元3025，用于以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
量刑起点获取单元3026，用于获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
本申请的上述三个实施例中，各个单元的具体工作过程，可参见方法实施例的对应内容，此处不再赘述。
可选地，本发明的另一实施例中，所述法律文书的处理装置还包括：
第二获取单元，用于依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
其中，本发明实施例公开的第二获取单元的具体工作过程，可参见对应的方法实施例的内容，此处也不再赘述。
所述法律文书的处理装置包括处理器和存储器，上述提取单元、确定单元、第一获取单元和计算单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现通过简单语言编写的查询语句，来实现对法律文书的处理方法。
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(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述法律文书的处理方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述法律文书的处理方法。
本发明实施例提供了一种设备，本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：
提取目标法律文书中的定罪关键词；
依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点；
获取所述目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值；
在所述量刑起点的基础上，依据所述量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
可选地，若所述定罪关键词包括罪名关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述依据所述关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
可选地，还包括：
依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
提取目标法律文书中的定罪关键词；
依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点；
获取所述目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值；
在所述量刑起点的基础上，依据所述量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
可选地，若所述定罪关键词包括罪名关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述依据所述关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
可选地，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同类别的案件的量刑起点，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
可选地，还包括：
依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
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、***、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(***)、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(flash RAM)。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(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***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。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种法律文书的处理方法，其特征在于，包括：
提取目标法律文书中的定罪关键词；
依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点；
获取所述目标法律文书中案件的量刑情节的量刑幅度值；
在所述量刑起点的基础上，依据所述量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述定罪关键词包括罪名关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述依据所述关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点，包括：
以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：
依据所述定罪关键词，得到所述知识数据库中存储的与所述罪名关键词相匹配的如下一个或多个法律知识：罪名对应的法律法规，罪与非罪的裁判要旨、案例和评判观点，以及此罪与彼罪的裁判要旨、案例和评判观点。
6.一种法律文书的处理装置，其特征在于，包括：
提取单元，用于提取目标法律文书中的定罪关键词；
确定单元，用于分别依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节，以及在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点；
第一获取单元，用于获取所述目标法律文书中案件的各个量刑情节的量刑幅度值；
计算单元，用于在所述量刑起点的基础上，依据所述各个量刑情节的量刑幅度值对应的量刑计算逻辑，计算得到所述目标法律文书中案件的宣告刑。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和量刑情节关键词，则所述确定单元在执行所述依据所述定罪关键词，在预先构建的量刑数据库中，确定出所述目标法律文书中案件罪名的量刑情节时，包括：
第一筛选单元，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述量刑数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节；
第二筛选单元，用于在所述得到与所述罪名关键词相匹配的罪名下的所有量刑情节中，筛选得到与所述量刑情节关键词相同的量刑情节。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，若所述定罪关键词包括：罪名关键词和基本犯罪构成事实关键词，则所述确定单元执行依据所述定罪关键词，在预先构建的知识数据库中，确定出与所述目标法律文书中案件同案情的案件的量刑起点时，包括：
第三筛选单元，用于以所述罪名关键词为检索词，在所述知识数据库中进行罪名筛选，得到与所述罪名关键词相匹配的罪名对应的案例；
第四筛选单元，用于以所述基本犯罪构成事实关键词为检索词，在所述得到案例中进行筛选，得到与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例；
量刑起点获取单元，用于获取所述与所述基本犯罪构成事实关键词相匹配的案例的量刑起点。
9.一种存储介质，其特征在于，用于存储程序，所述程序被执行时，用于实现如权利要求1-5任意一项所述法律文书的处理方法。
10.一种处理器，其特征在于，用于运行程序，其中，所述程序被运行时用于执行：如权利要求1-5任意一项所述的法律文书的处理方法。
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Address after: 100080 No. 401, 4th Floor, Haitai Building, 229 North Fourth Ring Road, Haidian District, Beijing Applicant after: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd. Address before: 100086 Cuigong Hotel, 76 Zhichun Road, Shuangyushu District, Haidian District, Beijing Applicant before: Beijing Guoshuang Technology Co.,Ltd. |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |