CN110600016A - 卷宗推送方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种卷宗推送方法和装置。其中，该方法包括：识别案件审理过程中的语音信息；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。本发明解决了现有技术中卷宗推送时需要手动触发及关闭语音***导致人机交互效率低下的技术问题。

Description

卷宗推送方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机互联网领域，具体而言，涉及一种卷宗推送方法和装置。

背景技术

综观全球，智能语音产业发展历程可分为四个阶段。第一阶段是技术萌芽阶段(20世纪50——70年代)，以孤立词和少词汇量句子识别，并通过关键词匹配实现简单命令操作为主要内容，AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别***是其主要标志。Audrey能够通过跟踪语音中的共振峰，识别10个英文数字，正确率高达98％。第二阶段是技术突破阶段(20世纪80年代)，语音识别和自然语言处理技术有了较大进展。智能语音技术研究由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM)的技术思路，并再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。第三阶段是产业化阶段(20世纪90年代到21世纪初)，智能语音技术由研究走向实用并开始产业化，以1997年IBM推出的ViaVoice为重要标志。自此，智能语音产品开始进入呼叫中心、家电、汽车等各个领域。比如，上世纪70年代由美国国防部远景研究计划局资助的，旨在支持语言理解***的研究开发工作的计划DARPA，进入90年代后，研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分，识别任务设定为“航空旅行信息检索”。第四个阶段是快速应用阶段(2010年以后)，以苹果Siri的发布为重要引爆点，智能语音应用领域由传统行业开始向移动互联网等新兴领域延伸。在发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域并取得很好的效果。

我国智能语音市场主要分为四个时期：探索期(2007-2011)、市场启动期(2012-2016)、高速发展期(2017-)和应用成熟期。在探索期，深度学习算法的应用大大推动了语音识别领域的发展进程，其中具有代表性的是苹果在2011年推出了Siri语音助手；在市场启动期，各厂商发布了带有的语音识别的智能终端，具有代表性的是亚马逊发布智能音箱Echo，体现了人机交互功能。

近年来，随着经济社会持续快速发展，法院受理的案件数量明显攀升。法院面临的案多人少矛盾十分突出。克服审判力量不足带来的压力，需要依靠改革去破解，其中很重要的就是向科技要生产力，通过借助科技手段辅助和服务法官办案，提高审判效率，现有技术的卷宗推送方法已经使用了语音***，但是使用卷宗推送功能时需要用户手动触发对应***，当不需要此功能时还需要用户手动关闭对应***，无法做到自动唤醒和关闭，人机交互的效率没有最大化。

针对上述现有技术中卷宗推送时需要手动触发及关闭语音***导致人机交互效率低下的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种卷宗推送方法和装置，以至少解决现有技术中卷宗推送时需要手动触发及关闭语音***导致人机交互效率低下的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种卷宗推送方法，包括：识别案件审理过程中的语音信息；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种卷宗推送装置，包括语音识别模块、推送唤醒模块和推送结束模块，语音识别模块，用于识别案件审理过程中的语音信息；推送唤醒模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；推送结束模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述卷宗推送方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述卷宗推送方法。

在本发明实施例中，通过识别案件审理过程中的语音信息；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程，本发明通过对案件审理过程中的语音信息进行识别，自动唤醒及结束卷宗推送流程，从而实现了无需用户用双手操作，达到用户无感知唤醒和关闭，高效进入和退出庭审调查阶段，节省庭审时间的技术效果，进而解决了现有技术中卷宗推送时需要手动触发及关闭语音***导致人机交互效率低下的技术问题。

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是根据本发明实施例的一种卷宗推送方法的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种卷宗推送装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

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、***、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。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种卷宗推送方法的方法实施例，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***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。

图1是根据本发明实施例的卷宗推送方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，识别案件审理过程中的语音信息；

步骤S104，当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；

步骤S106，当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

具体的，本发明适用于法院庭审调查阶段，特别是法院庭审举证质证阶段，预设卷宗推送唤醒语料库中可以包括表示即将进入庭审调查阶段的词汇、语句等，预设卷宗推送结束语料库中可以包括表示结束庭审调查阶段的词汇、语句等，当案件审理过程中的语音信息中有表述落入卷宗推送唤醒语料库时，即可唤醒庭审调查阶段的卷宗推送流程，表示当前语音信息或者接下来的语音信息中会提及卷宗，需要对提及的卷宗进行推送，当案件审理过程中的语音信息中有表述落入卷宗推送结束语料库时，则表示庭审调查阶段的卷宗推送流程结束，这样可以有效的控制推送卷宗的开始时间和结束时间。其中，卷宗推送唤醒语料库和卷宗推送结束语料库可以如下表所示：

此处需要注意的是，上述卷宗推送唤醒语料库和卷宗推送结束语料库中的语料可以进行替换、修改、增加和减少等操作。

可选的，步骤S102中识别案件审理过程中的语音信息，可以包括：将案件审理过程中的语音信息进行随翻。

在本发明实施例中，通过识别案件审理过程中的语音信息；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程，本发明通过对案件审理过程中的语音信息进行识别，自动唤醒及结束卷宗推送流程，从而实现了无需用户用双手操作，达到用户无感知唤醒和关闭，高效进入和退出庭审调查阶段，节省庭审时间的技术效果，进而解决了现有技术中卷宗推送时需要手动触发及关闭语音***导致人机交互效率低下的技术问题。

在一种可选的实施例中，步骤S102中识别案件审理过程中的语音信息之前，方法还包括：步骤S202，构建卷宗语料库，卷宗语料库中包含每种卷宗的标准名称以及同义词名称；步骤S104中开始卷宗推送流程后，方法还包括：步骤S204，通过卷宗语料库，识别语音信息中卷宗的标准名称或同义词名称从而确定并推送卷宗。

具体的，现有技术中机械使用标准词语匹配，忽略了用户使用词语的多样化和非规范化，推送的完整性和准确性不高，当法官或其他人员对卷宗的名称表述不准确时，经常会无法识别出对应的卷宗，例如在庭审举证阶段说到“下面举证：身份证、交通事故认定书”，现有技术中对卷宗的识别及推送结果为可能为：身份证，无交通事故认定书。本发明通过事先构建卷宗语料库，不仅包括卷宗的标准名称，还包括卷宗的同义词，如下表所示，针对标准名称为“道路交通事故认定书”的卷宗，有如下同义词：

通过对卷宗进行分析，在卷宗语料库中存储卷宗的标准名称及同义词名称，在庭审过程中，如果诉讼参与人或审判人员提到该卷宗的不同说法时，上述卷宗语料库即可发挥作用，帮助匹配对应卷宗，保障推送的完整性和准确性，提升推送正确率。

在一种可选的实施例中，步骤S102中识别案件审理过程中的语音信息之前，方法还包括：步骤S302，构建卷宗语料库，卷宗语料库中包含每种卷宗的指代名称，指代名称中包括如下至少之一：卷宗的案号、审级、是否终审信息、是否生效信息；步骤S104中开始卷宗推送流程后，方法还包括：步骤S304，通过卷宗语料库，识别语音信息中卷宗的指代名称从而确定并推送卷宗。

具体的，现有技术中当法官或其他人员不使用卷宗的标准名称，也没有使用卷宗的同义词名称时，而是变换指代卷宗的表达方式，还是会导致无法识别出对应的卷宗；例如，审判人员有时候用“一审判决”或“(2018)苏0106民初2206号”来指代某个卷宗，这时，无法用标准的卷宗名称“民事判决书”来匹配推送；本发明针对这种情况，在卷宗语料库中加入了每种卷宗的指代名称，以便更准确的进行卷宗推送。

具体的，在卷宗语料库对卷宗的指代名称进行存储时，可以采用如下方式，对卷宗进行分析，将卷宗的案号、审级、是否终审、是否生效等属性都提取之后，以xml格式存储，如：[{"属性组名称":"","属性值":"","元素":[{"序号":"a","属性类型":"案号","属性值":"(2018)苏0106民初2206号""一审|二审""0＝非终审；1＝终审""0＝未生效；1＝已生效"}]}]。

可选的，在提及卷宗时，还包括将卷宗名称的全部和部分内容与指代名称组合后组合名称的提及方式，因此在步骤S104中开始卷宗推送流程后，方法还包括：通过卷宗语料库，识别语音信息中卷宗的组合名称从而确定并推送卷宗。在实际情况中，在提及卷宗的指代名称时，卷宗名称的全部和部分内容与指代名称有如下几种组合方式：卷宗名称与案号的组合方式：如案号+民事判决、案号+判决、案号+民事判决书、案号+判决书等；卷宗名称与审级的组合方式：如审级+民事判决、审级+判决等；卷宗与终审的组合方式：如终审民事判决、终审判决等；卷宗与效力的组合方式：如效力+民事判决、效力+判决等。

在一种可选的实施例中，步骤S102中识别案件审理过程中的语音信息之前，方法还包括：步骤S402，构建卷宗语料库，卷宗语料库中包含泛生活化词汇以及泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗；步骤S104中开始卷宗推送流程后，方法还包括：步骤S404，通过卷宗语料库，识别语音信息中的泛生活化词汇并推送泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗。

具体的，泛生活化词汇表示生活化、口语化、非标准化的表述，用在本发明中，主要表示在特定案由下，庭审过程中当事人用不标准的卷宗名称或其同义词表达某一个或某几个卷宗，例如用“交警出的文件”表示道路交通事故认定书、交通事故调解协议书、道路交通事故当事人权利义务告知书等，针对这种情况，本发明在卷宗语料库中加入了特定案由下的泛生活化词汇以及泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗，通过泛生活化词汇语料库，解决非标准卷宗名称推送卷宗的问题，以提高匹配的完整性和准确性，提升推送正确率，如下表为部分卷宗语料库的内容：

在一种可选的实施例中，步骤S104中开始卷宗推送流程之后，方法还包括：步骤S502，采用先识别长字符串后识别短字符串的顺序对语音信息进行识别，并且先识别出的字符串不再参与后续识别。

具体的，现有技术中对卷宗的推送往往存在过度匹配的情况，如下表所示，当语音信息或者语音信息转换为的语音文本为“……提交身份证以及收条情况说明……”时，想要推送的目标卷宗实际上是身份证和收条情况说明，但是现有技术由于采用无顺序的去匹配语音信息，推送出的结果会是身份证、收条情况说明和收条，其中收条很明显不应该推送，导致过度匹配，推送结果不准确。

目标卷宗类别	身份证、收条情况说明
		语音信息/语音文本	……提交身份证以及收条情况说明……
错误匹配结果	身份证、收条情况说明、收条

为了避免上述情况，本发明采用先识别长字符串后识别短字符串的顺序对语音信息进行识别，并且先识别出的字符串不再参与后续识别，具体的，在识别出语音信息后，对语音信息中或者语音信息转换为语音文本后的字符串进行先长后短进行识别的顺序，即字符串长的先匹配，字符串短的后匹配，如下表所示，同样针对“……提交身份证以及收条情况说明……”的语音信息或语音文本，采用本发明的方法先识别和匹配的字符串为“收条情况说明”，在“收条情况说明”识别并匹配成功后，“收条情况说明”不再参与后续识别，具体可以对已经识别的字符串进行标记，该标记可以是打标签或者删除等操作，打上标记后即表示不再参与后续识别匹配，如下表所示，可以在“收条情况说明”上进行删除线标记，之后进行“身份证”的识别匹配和标记，最终得到与目标卷宗一致的身份证和收条情况说明推送结果。

通过上述步骤S502，在对语音信息中的同一组字符串被某一个卷宗匹配后，不允许其他卷宗重复匹配，能够避免推送错误的卷宗，从而避免对语音信息的过度匹配。

实施例2

根据本发明实施例，提供了一种卷宗推送装置的产品实施例，图2是根据本发明实施例的卷宗推送装置，如图2所示，该装置包括语音识别模块、推送唤醒模块和推送结束模块，其中，语音识别模块，用于识别案件审理过程中的语音信息；推送唤醒模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；推送结束模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

此处需要说明的是，上述语音识别模块、推送唤醒模块和推送结束模块对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1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在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行。

在一种可选的实施例中，装置还包括构建模块和卷宗推送模块，其中，构建模块，用于在语音识别模块识别案件审理过程中的语音信息之前，构建卷宗语料库，卷宗语料库中包含如下至少之一：每种卷宗的标准名称以及同义词名称、每种卷宗的指代名称、泛生活化词汇以及泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗，其中，指代名称中包括如下至少之一：卷宗的案号、审级、是否终审信息、是否生效信息；卷宗推送模块，用于在卷宗唤醒模块开始卷宗推送流程后，执行如下至少之一操作：通过卷宗语料库，识别语音信息中卷宗的标准名称或同义词名称从而确定并推送卷宗；通过卷宗语料库，识别语音信息中卷宗的指代名称从而确定并推送卷宗；通过卷宗语料库，识别语音信息中的泛生活化词汇并推送泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗。

此处需要说明的是，上述构建模块和卷宗推送模块对应于实施例1中的步骤S202至步骤S204、步骤S302至步骤S304、步骤S402至步骤S404，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1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在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行。

在一种可选的实施例中，装置还包括卷宗识别模块，用于在推送唤醒模块开始卷宗推送流程之后，采用先识别长字符串后识别短字符串的顺序对语音信息进行识别，并且先识别出的字符串不再参与后续识别。

此处需要说明的是，上述卷宗识别模块对应于实施例1中的步骤S502，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1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在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行。

实施例3

根据本发明实施例，提供了一种存储介质的产品实施例，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备上述卷宗推送方法。

实施例4

根据本发明实施例，提供了一种处理器的产品实施例，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述卷宗推送方法。

实施例5

根据本发明实施例，提供了一种计算机设备的产品实施例，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述卷宗推送方法。

实施例6

根据本发明实施例，提供了一种终端的产品实施例，该终端包括语音识别模块、推送唤醒模块、推送结束模块和处理器，其中，语音识别模块，用于识别案件审理过程中的语音信息；推送唤醒模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；推送结束模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程；处理器，处理器运行程序，其中，程序运行时对于从语音识别模块、推送唤醒模块和推送结束模块输出的数据执行上述卷宗推送方法。

实施例7

根据本发明实施例，提供了一种终端的产品实施例，该终端包括语音识别模块、推送唤醒模块、推送结束模块和存储介质，其中，语音识别模块，用于识别案件审理过程中的语音信息；推送唤醒模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；推送结束模块，用于当识别到语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程；存储介质，用于存储程序，其中，程序在运行时对于从语音识别模块、推送唤醒模块和推送结束模块输出的数据执行上述卷宗推送方法。

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，可以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***，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-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、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。

Claims (10)

1.一种卷宗推送方法，其特征在于，包括：

识别案件审理过程中的语音信息；

当识别到所述语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；

当识别到所述语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别案件审理过程中的语音信息之前，所述方法还包括：

构建卷宗语料库，所述卷宗语料库中包含每种卷宗的标准名称以及同义词名称；

开始卷宗推送流程后，所述方法还包括：

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中卷宗的标准名称或同义词名称从而确定并推送卷宗。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别案件审理过程中的语音信息之前，所述方法还包括：

构建卷宗语料库，所述卷宗语料库中包含每种卷宗的指代名称，所述指代名称中包括如下至少之一：卷宗的案号、审级、是否终审信息、是否生效信息；

开始卷宗推送流程后，所述方法还包括：

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中卷宗的指代名称从而确定并推送卷宗。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别案件审理过程中的语音信息之前，所述方法还包括：

构建卷宗语料库，所述卷宗语料库中包含泛生活化词汇以及所述泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗；

开始卷宗推送流程后，所述方法还包括：

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中的泛生活化词汇并推送所述泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，开始卷宗推送流程之后，所述方法还包括：

采用先识别长字符串后识别短字符串的顺序对所述语音信息进行识别，并且先识别出的字符串不再参与后续识别。

6.一种卷宗推送装置，其特征在于，包括：

语音识别模块，用于识别案件审理过程中的语音信息；

推送唤醒模块，用于当识别到所述语音信息中有属于预设卷宗推送唤醒语料库的表述时，开始卷宗推送流程；

推送结束模块，用于当识别到所述语音信息中有属于预设卷宗推送结束语料库的表述时，结束卷宗推送流程。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

构建模块，用于在所述语音识别模块识别案件审理过程中的语音信息之前，构建卷宗语料库，所述卷宗语料库中包含如下至少之一：每种卷宗的标准名称以及同义词名称、每种卷宗的指代名称、泛生活化词汇以及所述泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗，其中，所述指代名称中包括如下至少之一：卷宗的案号、审级、是否终审信息、是否生效信息；

卷宗推送模块，用于在所述卷宗唤醒模块开始卷宗推送流程后，执行如下至少之一操作：

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中卷宗的标准名称或同义词名称从而确定并推送卷宗；

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中卷宗的指代名称从而确定并推送卷宗；

通过所述卷宗语料库，识别所述语音信息中的泛生活化词汇并推送所述泛生活化词汇对应的一个或多个卷宗。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

卷宗识别模块，用于在所述推送唤醒模块开始卷宗推送流程之后，采用先识别长字符串后识别短字符串的顺序对所述语音信息进行识别，并且先识别出的字符串不再参与后续识别。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的卷宗推送方法。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任意一项所述的卷宗推送方法。