CN112508745B - 一种文书评估方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种文书评估方法及装置,同时结合评估结果进行业务场景指导,涉及文书评估领域。该方法先获取待评估文书,获取的待评估文书是被公检法承认的证据公示文件,然后对该待评估文书进行解析得到精细化颗粒,该精细化颗粒能够对待评估文书的内容进行准确的概括。再通过对精细化颗粒进行逻辑分析得到分析结果,再根据分析结果对待评估文书和实际业务场景进行评估,能够准确的对案件风险进行充分的评估,达到早期风险预警、中期实务指导、后期调处引导,最终通过提前提示、有效取证、减损堵漏、减少诉累、提高应诉效果、给予专业调处和应诉方案的效果。
Description
技术领域
本发明涉及文书评估领域,具体而言,涉及一种文书评估方法及装置。
背景技术
人伤理赔过程,一般是按照报案、查勘、调查、调解、诉讼或结案等顺序进行。在该过程中,因为普遍存在工作人员专业度低、人力匮乏、外部环境复杂、法官自由裁量权的使用等等的因素。造成证据采信度低、案件风险评估不足、调解方案存在扩损风险、增加无意义的诉累、应诉效果差、判决结果不理想等管理缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种文书评估方法及装置,用以改善现有技术中存在的管理缺陷的问题。
第一方面,本申请实施例提供一种文书评估方法,方法包括:
获取待评估文书;
对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒;
根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果;
根据所述分析结果对所述待评估文书进行评估,并所述分析结果对实际业务流程及信息进行评估。
上述实现过程中,获取的待评估文书是被公检法承认的证据,然后对该待评估文书进行解析,以得到精细化颗粒,该精细化颗粒能够对待评估文书的内容进行准确的概括。再通过对精细化颗粒进行逻辑分析得到分析结果,再根据分析结果对待评估文书进行评估,能够准确的对案件风险进行充分的评估,达到选择合理的调节方案堵截扩损点、减少诉累、应诉效果差、给予专业应诉方案的效果。
在本发明的一些实施例中,对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒的步骤包括:
提取待评估文书中的多个关键信息;
获取多个关键信息之间的相关度及关系;
根据相关度及关系将多个关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒。
上述实现过程中,为了能够得到精细化颗粒,可以先对待评估文书中的关键信息进行提取,然后对关键信息之间的相关度和逻辑关系进行计算和确定,以保证能够根据关键信息之间的相关度和逻辑关系对关键信息准确的得到精细化颗粒。
在本发明的一些实施例中,精细化颗粒包括诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点。
在本发明的一些实施例中,根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果的步骤包括:
获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系;
根据逻辑关系计算其逻辑值;
确定诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果。
在本发明的一些实施例中,获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系的步骤之前,方法还包括:
获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;
通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;
将逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中。
在本发明的一些实施例中,根据分析结果对待评估文书进行评估的步骤包括:
获取分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;
获取分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;
获取分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
第二方面,本申请实施例提供一种文书评估装置,装置包括:
文书获取模块,用于获取待评估文书;
解析模块,用于对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒;
分析模块,用于根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果;
评估模块,用于根据分析结果对待评估文书进行评估。
在本发明的一些实施例中,解析模块包括:
关键信息提取单元,用于提取待评估文书中的多个关键信息;
参数获取单元,用于获取多个关键信息之间的相关度及关系;
信息关联单元,用于根据相关度及关系将多个关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒。
在本发明的一些实施例中,精细化颗粒包括诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点。
在本发明的一些实施例中,分析模块包括:
逻辑关系获取单元,用于获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系;
逻辑计算单元,用于根据逻辑关系计算其逻辑值;
分析单元,用于确定诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果。
在本发明的一些实施例中,装置还包括:
样本获取模块,用于获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;
机器学习模块,用于通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;
数据库建立模块,用于将逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中。
在本发明的一些实施例中,评估模块包括:
第一评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;
第二评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;
第三评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,其包括存储器,用于存储一个或多个程序;处理器。当一个或多个程序被处理器执行时,实现如上述第一方面中任一项的方法。
第四方面,本申请实施例提供一种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上述第一方面中任一项的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种文书评估方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种文书评估装置的结构框图;
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图标:100-文书评估装置;110-文书获取模块;120-解析模块;130-分析模块;140-评估模块;101-存储器;102-处理器;103-通信接口。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
在人伤理赔全流程中,理赔过程一般是报案、查勘、调查、调解、诉讼/结案的顺序,其中,某一环节的工作人员若出现专业度低的情况,或者是由于人力匮乏导致某一环节处理时间延长,亦或是外部环境复杂导致的处理时间过长,还可能是法官自由裁量权的使用过于主观,导致在理赔过程中证据采信度低,案件风险评估不准确,调节方案存在扩损风险、增加无意义的诉累、应诉效果差、判决结果不理想等管理缺陷。
为此,本申请提供了一种文书评估方法,请参看图1,图1为本发明实施例提供的一种文书评估方法的流程图,该文书评估方法包括以下步骤:
步骤S110:获取待评估文书。
待评估的文书可以通过相关网站、公开档案库或公开数据库获取,也可以是根据用户上传的资料进行获取。
步骤S120:对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒。
待评估文书一般为文字内容较多的文本资料,因此可以对待评估文书进行解析的操作,以获取待评估文书中的精细化颗粒,精细化颗粒可以对待评估文书的关键内容进行提取得到的。根据精细化颗粒可以对待评估文书进行语义的基本概括。
在对待评估文书进行解析时,可以通过语义解析的方式进行解析,也可以根据关键词提取的方式进行解析,具体选择可根据实际的需求进行确定。
步骤S130:根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果。
步骤S140:根据分析结果对待评估文书进行评估。
在本发明的一些实施例中,精细化颗粒包括诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点。具体地,待评估文书中的诊断内容在解析后可以为精细化颗粒中的一种,待评估文书中的地区在解析后可以为精细化颗粒中的一种,待评估文书中的法院在解析后可以为精细化颗粒中的一种,待评估文书中的法官在解析后可以为精细化颗粒中的一种,待评估文书中的费用项在解析后可以为精细化颗粒中的一种,待评估文书中的争议焦点在解析后可以为精细化颗粒中的一种。
上述实现过程中,获取的待评估文书是被公检法承认的证据,然后对该待评估文书进行解析,以得到精细化颗粒,该精细化颗粒能够对待评估文书的内容进行准确的概括。再通过对精细化颗粒进行逻辑分析得到分析结果,再根据分析结果对待评估文书进行评估,能够准确的对案件风险进行充分的评估,达到选择合理的调节方案堵截扩损点、减少诉累、应诉效果差、给予专业应诉方案的效果。
在本发明的一些实施例中,对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒的步骤包括:
提取待评估文书中的多个关键信息;
获取多个关键信息之间的相关度及关系;
根据相关度及关系将多个关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒。
若待评估文书中有多个关键信息,则可以将其从其中提取出,例如,某待评估文书中的关键信息A、B、C及D。然后根据语义模型对关键信息之间的相关度进行计算,也可以通过两个关键信息之间的相似度进行计算。分别计算出其相关度后,再根据关键信息之间的关系进行关联,例如,若两个关键信息A和B之间的相关度较大,且其关系为密切,则可以将关键信息A和B进行关联,并根据关键信息A和B得到一个精细化颗粒,而若两个关键信息C和D之间的相关度较小,且其关系为不密切,则关键信息C和D之间无需进行关联,并根据关键信息C和D分别得到两个精细化颗粒。通过上述方式可以保证能够准确的得到精细化颗粒,进而保证根据精细化颗粒得到准确的评估结果。可以理解地,还可以根据其他相关度获取的方式进行获取。
上述实现过程中,为了能够得到精细化颗粒,可以先对待评估文书中的关键信息进行提取,然后对关键信息之间的相关度和逻辑关系进行计算和确定,以保证能够根据关键信息之间的相关度和逻辑关系对关键信息准确的得到精细化颗粒。
在本发明的一些实施例中,根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果的步骤包括:
获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系;
根据逻辑关系计算其逻辑值;
确定诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果。
在本发明的一些实施例中,获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系的步骤之前,方法还包括:
获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;
通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;
将逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中。
获取历史文书样本数据后,同样通过解析的方式得到与其对应的精细化颗粒样本,然后通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系。
历史文书样本数据一般包括大量的数据,而根据其进行解析得到的精细化颗粒样本的数量相对应的也比较多,通过机器学习可以有效的从数量较多的精细化颗粒样本中准确的获取隐藏的、有效的、可理解的逻辑关系。然后将获取的逻辑关系存储与数据库中,在获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系时,就可以通过数据库进行查找,从而保证在进行文书评估时能够准确的获取到不同精细化颗粒之间的逻辑关系。
在本发明的一些实施例中,根据分析结果对待评估文书进行评估的步骤包括:
获取分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;
获取分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;
获取分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
具体地,评估结果在中段提示实务操作要求,在后段提示案件走向,并提供解决争议决策方案,在案终对个案及人员效能进行评价。可以理解地评估结果中不同部分的内容顺序可以不同。
基于同样的发明构思,本发明还提出一种文书评估装置100,请参看图2,图2为本发明实施例提供的一种文书评估装置的结构框图。该文书评估装置100包括:
文书获取模块110,用于获取待评估文书;
解析模块120,用于对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒;
分析模块130,用于根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果;
评估模块140,用于根据分析结果对待评估文书进行评估。
在本发明的一些实施例中,解析模块120包括:
关键信息提取单元,用于提取待评估文书中的多个关键信息;
参数获取单元,用于获取多个关键信息之间的相关度及关系;
信息关联单元,用于根据相关度及关系将多个关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒。
在本发明的一些实施例中,精细化颗粒包括诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点。
在本发明的一些实施例中,分析模块130包括:
逻辑关系获取单元,用于获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系;
逻辑计算单元,用于根据逻辑关系计算其逻辑值;
分析单元,用于确定诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果。
在本发明的一些实施例中,装置还包括:
样本获取模块,用于获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;
机器学习模块,用于通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;
数据库建立模块,用于将逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中。
在本发明的一些实施例中,评估模块140包括:
第一评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;
第二评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;
第三评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
请参阅图3,图3为本申请实施例提供的电子设备的一种示意性结构框图。电子设备包括存储器101、处理器102和通信接口103,该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块,如本申请实施例所提供的文书评估装置100对应的程序指令/模块,处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中,存储器101可以是但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器102可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解,图3所示的结构仅为示意,电子设备还可包括比图3中所示更多或者更少的组件,或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块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,本申请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)执行本申请各个实施例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-Only Memory)、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。
综上,本申请实施例提供的一种文书评估方法及装置,方法包括:获取待评估文书;对待评估文书进行解析以得到精细化颗粒;根据精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果;根据分析结果对待评估文书进行评估。获取的待评估文书是被公检法承认的证据,然后对该待评估文书进行解析,以得到精细化颗粒,该精细化颗粒能够对待评估文书的内容进行准确的概括。再通过对精细化颗粒进行逻辑分析得到分析结果,再根据分析结果对待评估文书进行评估,能够准确的对案件风险进行充分的评估,达到选择合理的调节方案堵截扩损点、减少诉累、应诉效果差、给予专业应诉方案的效果。
以上仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (5)
1.一种文书评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待评估文书;
对所述待评估文书进行解析以得到精细化颗粒,包括:提取所述待评估文书中的多个关键信息;获取多个所述关键信息之间的相关度及关系;根据所述相关度及关系将多个所述关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒,所述精细化颗粒包括:诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点;
根据所述精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果,包括:获取所述诊断、所述地区、所述法院、所述法官、所述费用项及所述争议焦点之间的逻辑关系;根据所述逻辑关系计算其逻辑值;确定所述诊断、所述地区、所述法院、所述法官、所述费用项及所述争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果;
其中,所述获取所述诊断、所述地区、所述法院、所述法官、所述费用项及所述争议焦点之间的逻辑关系的步骤之前,所述方法还包括:获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;通过机器学习对所述精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;将所述逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中;
根据所述分析结果对所述待评估文书进行评估,并根据所述分析结果对实际业务流程及信息进行评估,其中,根据所述分析结果对所述待评估文书进行评估的步骤包括:获取所述分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;获取所述分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;获取所述分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述诊断、所述地区、所述法院、所述法官、所述费用项及所述争议焦点之间的逻辑关系的步骤之后,所述方法还包括:
获取现行在途案件关键字段,对其进行业务逻辑模型运算;
通过与所述分析结果对比,形成用以指导一线作业、提示和评估的决策型辅助语句。
3.一种文书评估装置,其特征在于,所述装置包括:
文书获取模块,用于获取待评估文书;
解析模块,用于对所述待评估文书进行解析以得到精细化颗粒,包括:关键信息提取单元,用于提取待评估文书中的多个关键信息;参数获取单元,用于获取多个关键信息之间的相关度及关系;信息关联单元,用于根据相关度及关系将多个关键信息中的至少一个关键信息进行关联,以得到精细化颗粒,所述精细化颗粒包括:诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点;
样本获取模块,用于获取历史文书样本数据,并对其进行解析以得到精细化颗粒样本;机器学习模块,用于通过机器学习对精细化颗粒样本进行学习以得到不同精细化颗粒与之间的逻辑关系;数据库建立模块,用于将逻辑关系及其对应的精细化颗粒存储至数据库中;
分析模块,用于根据所述精细化颗粒进行逻辑分析以得到分析结果,包括:逻辑关系获取单元,用于获取诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点之间的逻辑关系;逻辑计算单元,用于根据逻辑关系计算其逻辑值;分析单元,用于确定诊断、地区、法院、法官、费用项及争议焦点中逻辑值大于预设阈值的精细化颗粒,并根据其得到分析结果;
评估模块,用于根据所述分析结果对所述待评估文书进行评估;其中,评估模块,包括:第一评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示实务操作的内容作为评估结果的中段内容;第二评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示案件走向的内容作为评估结果的后段内容;第三评估内容获取单元,用于获取分析结果中表示效能评价的内容作为评估结果中的案终内容。
4.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1或2所述的方法。
5.一种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或2所述的方法。
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