CN111144095A - 一种工伤案件裁决书的生成方法及装置 - Google Patents

一种工伤案件裁决书的生成方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种工伤案件裁决书的生成方法及装置。方法包括：基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。本发明实施例提供的方法及装置，通过在工伤案件样本库中确定与新的工伤案件最相似的样本，进而得到该样本的裁决书，在该裁决书的基础上结合各类工伤案件的赔付标准，对该裁决书的部分内容进行替换从而得到新的工伤案件的裁决书。该方法使用简单、效率高且规范性强，极大的方便了工伤赔付时的人工核对及匹配。

Description

一种工伤案件裁决书的生成方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种工伤案件裁决书的生成方法及装置。
背景技术
裁决书是劳动人事争议案件处理中代表仲裁院对当事人的诉求的裁决处理结果体现，具备法律效力。工伤案件仲裁审理出具的裁决书，根据当事人的实际情况及诉求依据各类工伤案件规定的赔付标准指导，对当事人的诉求做出符合法律规定的判决。
传统工伤案件裁决书的编写是需要从业者花费大量的时间检查，核对匹配相关工商赔付条例等条款，即使是具备多年工作经验的、深厚法律知识的从业者也不例外。工伤案件裁决书需要以比较严谨、合规的方式下达给当事人，故传统手段制作工伤案件裁决书时耗时耗力，极大了影响了相关案件的处理效力，也不符合当前仲裁案件日益增长的大环境发展趋势。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种工伤案件裁决书的生成方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供一种工伤案件裁决书的生成方法，包括：
基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；
基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
进一步地，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，之前还包括：
将每个已结案的工伤案件作为工伤案件样本，并将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，以建立所述工伤案件样本库。
进一步地，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，之前还包括：
将各类工伤案件的保险条例按结构化的形式存储于所述数据库单元中，以建立工伤保险条例库；其中，所述保险条例用于为工伤案件提供赔付标准。
进一步地，将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，包括：
将每个工伤案件样本的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的单词及其频率；
根据每个工伤案件样本对应的单词频率，将每个工伤案件样本对应的单词中的低频词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的词典；
将每个工伤案件样本对应的词典进行向量化，得到每个工伤案件样本对应的词典向量并存储于数据库单元中。
进一步地，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，包括：
将所述新的工伤案件的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的单词及其频率；
根据所述新的工伤案件对应的单词频率，将所述新的工伤案件中对应的单词中的低频词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的词典；
将所述新的工伤案件对应的词典进行向量化，得到所述新的工伤案件对应的词典向量；
计算所述新的工伤案件对应的词典向量与所述工伤案件样本库中每个工伤案件样本对应的词典向量间的相似度，以获取相似度最高时对应的工伤案件样本的裁决书。
进一步地，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，包括：
基于所述工伤保险条例库，确定所述新的工伤案件的赔付标准；
通过所述新的工伤案件中的案由以及所述新的工伤案件的赔付标准，对与所述工伤案件样本的裁决书的内容进行替换，作为所述新的工伤案件的裁决书。
进一步地，通过word2vec、BERT、FastText或Glove工具对所述工伤案件样本对应的词典以及所述新的工伤案件对应的词典进行向量化。
第二方面，本发明实施例提供一种工伤案件裁决书的生成装置，包括：
裁决书获取模块，用于基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；
裁决书生成模块，用于基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的一种工伤案件裁决书的生成方法及装置，通过在工伤案件样本库中确定与新的工伤案件最相似的样本，进而得到该样本的裁决书，在该裁决书的基础上结合各类工伤案件的赔付标准，对该裁决书的部分内容进行替换从而得到新的工伤案件的裁决书。该方法使用简单、效率高且规范性强，极大的方便了工伤赔付时的人工核对及匹配。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种工伤案件裁决书的生成方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种工伤案件裁决书的生成装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
传统工伤案件裁决书的编写是需要从业者花费大量的时间检查，核对匹配相关工商赔付条例等条款，即使是具备多年工作经验的、深厚法律知识的从业者也不例外。工伤案件裁决书需要以比较严谨、合规的方式下达给当事人，故传统手段制作工伤案件裁决书时耗时耗力，极大了影响了相关案件的处理效力，也不符合当前仲裁案件日益增长的大环境发展趋势。对此，本发明实施例提供一种能够自动生成工伤案件裁决书的方法。
图1为本发明实施例提供的一种工伤案件裁决书的生成方法流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；
步骤102，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
具体地，首先对本发明实施例中的工伤案件样本库进行说明。建立工伤案件样本库的目的是将所有已经结案的工伤案件(也即工伤案件样本)按照结构化的形式存储在数据库单元中，从而为新的工伤案件提供裁决参考。
工伤案件样本库中存储有大量的工伤案件样本，在这些样本中，获取与新的工伤案件相似度最高的样本，并获取该样本的裁决书。
获取到该样本的裁决书后，结合各类工伤案件的赔付标准，对所获取到的样本的裁决书中部分内容进行替换，从而得到新的工伤案件的裁决书。
本发明实施例提供的方法，通过在工伤案件样本库中确定与新的工伤案件最相似的样本，进而得到该样本的裁决书，在该裁决书的基础上结合各类工伤案件的赔付标准，对该裁决书的部分内容进行替换从而得到新的工伤案件的裁决书。该方法使用简单、效率高且规范性强，极大的方便了工伤赔付时的人工核对及匹配。
基于上述任一实施例，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，之前还包括：
将每个已结案的工伤案件作为工伤案件样本，并将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，以建立所述工伤案件样本库。
具体地，每个工伤案件样本都是文本形式，而文本是非结构化的数据，由于计算机本身是无法直接识别处理文本的，故须将工伤案件样本的文本表示成计算机能够处理的形式即数字形式，也即，将非结构化的文本转换成结构化的数据后进行存储。
基于上述任一实施例，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，之前还包括：
将各类工伤案件的保险条例按结构化的形式存储于所述数据库单元中，以建立工伤保险条例库；其中，所述保险条例用于为工伤案件提供赔付标准。
基于上述任一实施例，将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，包括：
将每个工伤案件样本的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的单词及其频率；
根据每个工伤案件样本对应的单词频率，将每个工伤案件样本对应的单词中的低频词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的词典；
将每个工伤案件样本对应的词典进行向量化，得到每个工伤案件样本对应的词典向量并存储于数据库单元中。
具体地，本发明实施例重点介绍非结构化的文本转换成结构化的数据的过程：
首先进行工伤案件样本分词操作：自然语言中意义最小的单位就是单词，其次是句子，再是段落，最后一整篇文章。本发明实施例首先通过jieba工具对样本中的文本进行分词，将样本中的文本进行分割，得到自然语言中最小单位的单词，并过滤掉字符、标点符号、语气词以及其他无意义的词语。
其次，建立工伤案件样本词典V：通过分词得到样本的单词及其频率后，过滤掉低频词，建立成一个哈希结构的词典。
然后，案件样本向量化：自然语言中的每个单词都具有其含义，但计算机无法理解。为了能够让计算机理解每个单词的含义，需要将上述构建的样本词典V通过word2vec、BERT、FastText、Glove等工具进行向量化。其中，向量的每个维度代表样本词典V中该词在该样本的文本中出现的频次。
最后，建立案件样本数据库：按照上述的流程将大量工伤案件样本向量化，然后再使用数据库存储单元进行存储。
基于上述任一实施例，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，包括：
将所述新的工伤案件的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的单词及其频率；
根据所述新的工伤案件对应的单词频率，将所述新的工伤案件中对应的单词中的低频词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的词典；
将所述新的工伤案件对应的词典进行向量化，得到所述新的工伤案件对应的词典向量；
计算所述新的工伤案件对应的词典向量与所述工伤案件样本库中每个工伤案件样本对应的词典向量间的相似度，以获取相似度最高时对应的工伤案件样本的裁决书。
具体地，对于新的工伤案件，按照上述实施例中非结构的文本转换成结构化的数据的过程进行转换，可得到新的工伤案件对应的词典向量，本发明实施例对此不再赘述。
基于上述任一实施例，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，包括：
基于所述工伤保险条例库，确定所述新的工伤案件的赔付标准；
通过所述新的工伤案件中的案由以及所述新的工伤案件的赔付标准，对与所述工伤案件样本的裁决书的内容进行替换，作为所述新的工伤案件的裁决书。
具体地，将新的工伤案件依次和工伤案件样本库中的案件样本进行遍历，并计算两者的相似度。需要说明的是，本发明实施例通过余弦相似度的方式进行计算。
基于上述任一实施例，通过word2vec、BERT、FastText或Glove工具对所述工伤案件样本对应的词典以及所述新的工伤案件对应的词典进行向量化。
基于上述任一实施例，图2为本发明实施例提供的一种工伤案件裁决书的生成装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：
裁决书获取模块201，用于基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；裁决书生成模块202，用于基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
具体地，本发明实施例提供的装置具体用于执行上述方法实施例，本发明实施例对此不再进行赘述。本发明实施例提供的装置，通过在工伤案件样本库中确定与新的工伤案件最相似的样本，进而得到该样本的裁决书，在该裁决书的基础上结合各类工伤案件的赔付标准，对该裁决书的部分内容进行替换从而得到新的工伤案件的裁决书。该方法使用简单、效率高且规范性强，极大的方便了工伤赔付时的人工核对及匹配。
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(Communications Interface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储在存储器303上并可在处理器301上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过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，本发明实施例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(可以是个人计算机，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、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种工伤案件裁决书的生成方法，其特征在于，包括：
基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；
基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，之前还包括：
将每个已结案的工伤案件作为工伤案件样本，并将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，以建立所述工伤案件样本库。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，之前还包括：
将各类工伤案件的保险条例按结构化的形式存储于所述数据库单元中，以建立工伤保险条例库；其中，所述保险条例用于为工伤案件提供赔付标准。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将每个工伤案件样本按结构化的形式存储于数据库单元中，包括：
将每个工伤案件样本的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的单词及其频率；
根据每个工伤案件样本对应的单词频率，将每个工伤案件样本对应的单词中的低频词进行过滤，得到每个工伤案件样本对应的词典；
将每个工伤案件样本对应的词典进行向量化，得到每个工伤案件样本对应的词典向量并存储于数据库单元中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书，包括：
将所述新的工伤案件的文本进行分词，并将字符、标点符号和语气词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的单词及其频率；
根据所述新的工伤案件对应的单词频率，将所述新的工伤案件中对应的单词中的低频词进行过滤，得到所述新的工伤案件对应的词典；
将所述新的工伤案件对应的词典进行向量化，得到所述新的工伤案件对应的词典向量；
计算所述新的工伤案件对应的词典向量与所述工伤案件样本库中每个工伤案件样本对应的词典向量间的相似度，以获取相似度最高时对应的工伤案件样本的裁决书。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书，包括：
基于所述工伤保险条例库，确定所述新的工伤案件的赔付标准；
通过所述新的工伤案件中的案由以及所述新的工伤案件的赔付标准，对与所述工伤案件样本的裁决书的内容进行替换，作为所述新的工伤案件的裁决书。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过word2vec、BERT、FastText或Glove工具对所述工伤案件样本对应的词典以及所述新的工伤案件对应的词典进行向量化。
8.一种工伤案件裁决书的生成装置，其特征在于，包括：
裁决书获取模块，用于基于工伤案件样本库，获取与新的工伤案件相似度最高的工伤案件样本的裁决书；
裁决书生成模块，用于基于所述工伤案件样本的裁决书，结合各类工伤案件的赔付标准，为所述新的工伤案件生成裁决书。
9.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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