一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法及装置与流程

1.本发明涉及文本处理技术领域，尤其涉及一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法及装置。


背景技术：

2.裁判文书是记载人民法院审理过程和结果，它是诉讼活动结果的载体，也是人民法院确定和分配当事人实体权利义务的唯一凭证。一份结构完整、要素齐全、逻辑严谨的裁判文书，既是当事人享有权利和负担义务的凭证，也是上级人民法院监督下级人民法院民事审判活动的重要依据。裁判文书，有其特殊的制作规律，常见的有民事裁判文书，刑事裁判文书，行政裁判文书以及其他通用诉讼文书等。
3.目前，对于检察院文书的查阅仍然是纸质版或电子档的方式，然而检察官需要阅读全文获取想要的内容，就需要耗费检察官的很多的时间和精力。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法及装置，主要目的在于根据对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，从而实现高效地辅助查阅卷宗文书，极大地提高了检察官的办公效率。
5.为了达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：
6.本技术第一方面提供了一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法，该方法包括：
7.确定裁判文书的种类和审级；
8.通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取所述裁判文书对应的目标维度树，所述目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，所述根节点和所述叶子节点都预先绑定了对应的节点标签；
9.利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
10.将所述维度对应的段落信息与所述目标维度树包含的所述节点标签执行绑定；
11.当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息。
12.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息，包括：
13.利用预设文书解析模型的模型底层，处理裁判文书对应的文书文本得到包含的词向量表示；
14.利用所述模型句子表示层，对经词向量表示处理后的文书文本进行处理，得到所述文书文本对应的句向量表示；
15.将经句向量表示的句向量输入多层双向循环神经网络模型进行处理，得到所述文书文本对应的段向量表示；
16.将经段向量表示的段向量输入softmax层和crf层进行序列标签的预测，输出所述文书文本内包含每个段落所匹配的维度。
17.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述将所述维度对应的段落信息与所述目标维度树包含的所述节点标签执行绑定，包括：
18.获取裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
19.获取目标维度树包含的节点标签；
20.通过将所述判文书包含的维度逐个与所述目标维度树包含的节点标签进行比对，判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是否大于预设阈值；
21.若是，则将所述维度和所述节点标签执行匹配；
22.根据所述维度与所述节点标签之间存在的匹配关系，将所述维度对应的段落信息与所述节点标签执行绑定。
23.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息，包括：
24.当接收到触发点击目标节点标签时，确定与所述目标节点标签绑定的段落信息；
25.在页面显示区域内定位跳转至所述段落信息在所述裁判文书中的位置，并以特征显示的方式显示所述段落信息。
26.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述以特征显示的方式显示所述段落信息，包括：
27.以高亮处理的方式显示所述段落信息；和/或，
28.以放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息。
29.本技术第二方面提供了一种基于文本定位技术的检察院民事监督装置，该装置包括：
30.确定单元，用于确定裁判文书的种类和审级；
31.获取单元，用于通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取所述裁判文书对应的目标维度树，所述目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，所述根节点和所述叶子节点都预先绑定了对应的节点标签；
32.解析单元，用于利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
33.绑定单元，用于将所述解析单元解析的维度对应的段落信息与所述获取单元获取到的目标维度树包含的所述节点标签执行绑定；
34.定位单元，用于当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息。
35.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述解析单元包括：
36.处理模块，用于利用预设文书解析模型的模型底层，处理裁判文书对应的文书文本得到包含的词向量表示；
37.所述处理模块，还用于利用所述模型句子表示层，对经词向量表示处理后的文书文本进行处理，得到所述文书文本对应的句向量表示；
38.所述处理模块，还用于将经句向量表示的句向量输入多层双向循环神经网络模型进行处理，得到所述文书文本对应的段向量表示；
39.输出模块，用于将经所述处理模块得到段向量表示的段向量输入softmax层和crf层进行序列标签的预测，输出所述文书文本内包含每个段落所匹配的维度。
40.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述绑定单元包括：
41.获取模块，用于获取裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
42.所述获取模块，还用于获取目标维度树包含的节点标签；
43.判断模块，用于通过将所述判文书包含的维度逐个与所述目标维度树包含的节点标签进行比对，判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是否大于预设阈值；
44.匹配模块，用于当所述判断模块判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是大于预设阈值时，将所述维度和所述节点标签执行匹配；
45.绑定模块，用于根据所述匹配模块得到的所述维度与所述节点标签之间存在的之间存在的匹配关系，将所述维度对应的段落信息与所述节点标签执行绑定。
46.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述定位单元包括：
47.确定模块，用于当接收到触发点击目标节点标签时，确定与所述目标节点标签绑定的段落信息；
48.定位模块，用于在页面显示区域内定位跳转至所述确定模块确定的段落信息在所述裁判文书中的位置；
49.显示模块，用于以特征显示的方式显示所述段落信息。
50.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述显示模块还用于：
51.以高亮处理的方式显示所述段落信息；和/或，
52.以放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息。
53.本技术第三方面一种存储介质，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如上述的基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
54.本技术第四方面提供一种电子设备，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；
55.其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
56.所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如上述的基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
57.借由上述技术方案，本发明提供的技术方案至少具有下列优点：
58.本发明提供一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法及装置，本发明是根据裁判文书的种类和审级而获取对应的目标维度树，利用预设文书解析模型解析该裁判文书，得到该裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息，将维度对应的段落信息与目标维度树的根节点标签或叶子节点标签进行绑定，从而当触发点击一个目标节点标签时，就能够根据该节点标签而定位到其绑定的段落信息。相较于现有技术，解决了在检察院工作中对于卷宗文书的查阅需要耗费大量人力成本和时间成本的技术问题，本发明针对对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，从而实现高效地辅助查阅卷宗文书，极大地提高了检察官的办公效率。
59.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
60.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：
61.图1为本发明实施例提供的一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法流程图；
62.图2为本发明实施例例举的利用维度树查阅裁判文书的人机交互界面所展示的维度树；
63.图3为本发明实施例提供的另一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法流程图；
64.图4为本发明实施例例举的民事检察监督辅助人机交互界面；
65.图5为本发明实施例提供的一种基于文本定位技术的检察院民事监督装置的组成框图；
66.图6为本发明实施例提供的另一种基于文本定位技术的检察院民事监督装置的组成框图；
67.图7为本发明实施例提供的基于文本定位技术的检察院民事监督的电子设备。
具体实施方式
68.下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明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发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
69.本发明实施例提供了一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法，如图1所示，该方法是根据对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，对此本发明实施例提供以下具体步骤：
70.101、确定裁判文书的种类和审级。
71.在本发明实施例中，裁判文书，有其特殊的制作规律，常见的有民事裁判文书，刑事裁判文书，行政裁判文书以及其他通用诉讼文书等。相同种类文书所包含的维度基本都是一样的，但是同一种类裁判文书也会存在细节的不同，如：民事裁判文书也分为一审、二审、再审等等，即存在审级不同，进而针对同一种类裁判文书，不同审级裁判文书虽然包含了相同的维度，但是维度对应的维度内容是会存在区别的。
72.因此，在本发明实施例中，在接收到上传的裁判文书之后，优先确定裁判文书的种类和审级，也就是充分考虑了裁判文书的种类和审级的两个方面，以具体实施后续基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
73.102、通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取裁判文书对应的目标维度树。
74.其中，目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，根节
点和叶子节点都预先绑定了对应的节点标签。
75.在本发明实施例中，是根据裁判文书的种类和审级得到组合信息，进而对该组合信息预先设定对应的维度树，从而相当于是针对某个裁判文书种类的指定审级而预先制定了对应的维度树。
76.需要说明的是，该维度树中的节点标签都是根据高频地查阅需求而预先设定的，例如：可以向用户(如：检察官)提供一个人机交互界面，利用该界面展示维度树的节点标签，如图2例举的利用维度树查阅裁判文书的人机交互界面，该图2为展示的维度树，该维度树例举了“根节点标签”为“案件信息”，该“根节点标签”下的“叶子节点标签”包括：“案号”、“裁判日期”、“审理过程”和“审判组织成员”。
77.103、利用预设文书解析模型解析裁判文书，得到裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息。
78.在本发明实施例中，将文书分段问题看作一个多分类问题，并基于法律文书层次化结构以及文本段落具有一定序列关系的特点，提出了一种基于sr-rcnn的层次化分类模型来实现文书的分段，并且本发明实施例是针对不同裁判文书种类而预先建立了匹配的文书解析模型，使得该文书解析模型是适用于同一文书种类下不同文书审级的。
79.具体的，利用该预设文书解析模型解析裁判文书，从而不仅能够清楚地识别到裁判文书中包含的段落信息以及还能够确定每个段落信息匹配的维度是什么。
80.进一步的，通过对标注数据进行训练集和测试集划分，进行一审、二审、再审文书分段模型训练，最终得到的一审文书分段模型平均准确率达到99.2％，二审文书分段模型平均准确率达到98.7％，再审文书分段模型平均准确率达到97.8％，可支持应用落地。
81.104、将维度对应的段落信息与目标维度树包含的节点标签执行绑定。
82.在本发明实施例中，在解析裁判文书得到裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息之后，就结合之前获取到的该裁判文书对应的目标维度树，将段落信息与目标维度的节点标签执行绑定，具体执行绑定操作需要遵循的规则是：如果该段落信息对应的维度是与节点标签表示相同含义的，那么就将该段落信息与该节点标签执行绑定操作。
83.105、当接收到触发点击目标节点标签时，定位目标节点标签对应的段落信息。
84.在本发明实施例中，在建立了段落信息和节点标签之间的绑定关系之后，当接收到触发点击一个目标节点标签时，定位目标节点标签对应的段落信息，从而也就实现了根据展示的维度树包含的节点标签，就能够辅助快速定位到裁判文书的指定段落信息位置，从而实现高效地辅助查阅裁判文书的指定内容信息。
85.本发明实施例提供一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法，本发明实施例是根据裁判文书的种类和审级而获取对应的目标维度树，利用预设文书解析模型解析该裁判文书，得到该裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息，将维度对应的段落信息与目标维度树的根节点标签或叶子节点标签进行绑定，从而当触发点击一个目标节点标签时，就能够根据该节点标签而定位到其绑定的段落信息。相较于现有技术，解决了在检察院工作中对于卷宗文书的查阅需要耗费大量人力成本和时间成本的技术问题，本发明实施例针对对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，从而实现高效地辅助查阅卷宗文书，极大地提高了检察官的办公效率。
86.为了对上述实施例做出更加详细的说明，本发明实施例还提供了另一种基于文本
定位技术的检察院民事监督方法，如图3所示，对此本发明实施例提供以下具体步骤：
87.201、确定裁判文书的种类和审级。
88.在本发明实施例中，对于本步骤陈述，参见步骤101，此处不再赘述。
89.202、通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取裁判文书对应的目标维度树。
90.其中，目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，根节点和叶子节点都预先绑定了对应的节点标签。
91.在本发明实施例中，对于本步骤陈述，参见步骤102，此处不再赘述。
92.203、利用预设文书解析模型解析裁判文书，得到裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息。
93.在本发明实施例中，对本步骤进一步详细陈述如下：
94.在本发明实施例中，将文书分段问题看作一个多分类问题，并基于法律文书层次化结构以及文本段落具有一定序列关系的特点，提出了一种基于sr-rcnn的层次化分类模型来实现文书的分段。该模型底层通过word embedding对文书文本进行词向量表示，在句子表示层通过结合text-cnn和bi-rnn两种模型的sr-rcnn模型，捕获句子的上下文语义信息和序列信息，获得文书的句向量表示。然后将得到的句向量输入多层双向rnn模型中，借助其强大的长序列信息建模优势对文数进行段落向量的表示，并将最终的文书段落表示向量输入softmax层和crf层进行序列标签的预测，输出文书文本内包含每个段落所匹配的维度。
95.对于本发明实施例，利用该预设文书解析模型解析裁判文书，从而不仅能够清楚地识别到裁判文书中包含的段落信息以及还能够确定每个段落信息匹配的维度是什么。
96.进一步的，为了简化存储维度和段落信息之间的映射关系，也可以仅记录存储维度和段落信息所在文书文本的段落序号之间的映射关系。
97.204、将维度对应的段落信息与目标维度树包含的节点标签执行绑定。
98.在本发明实施例中，对于本步骤进一步详细陈述如下：
99.首先，获取裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息。获取目标维度树包含的节点标签。
100.其次，通过将判文书包含的维度逐个与目标维度树包含的节点标签进行比对，判断维度和节点标签之间的相似度是否大于预设阈值。
101.在本发明实施例中，是利用词语的相似度逐个判断维度是与哪个节点标签表示含义相同的。
102.最后，如果查找到了维度及其含义相同的节点标签，就将维度和节点标签执行匹配，根据维度和节点标签之间存在的匹配关系，就能够将维度对应的段落信息与节点标签执行绑定。
103.205、当接收到触发点击目标节点标签时，确定与目标节点标签绑定的段落信息。
104.206、在页面显示区域内定位跳转至段落信息在裁判文书中的位置，并以特征显示的方式显示段落信息。
105.在本发明实施例中，根据段落信息在裁判文书中的位置，在页面显示区域内定位跳转至对应的目标位置，在该目标位置，以特征显示的方式显示段落信息。具体的，特征显
示方式可以包括但不限于是：以高亮处理的方式显示所述段落信息，或者，以放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息，或者以多种特征显示方式叠加得到的显示方式。
106.在本发明实施例中，上述步骤205-206给出了根据查阅需求而快速定位到裁判文书内指定内容信息的具体执行过程，可以结合图4例举的民事检察监督辅助人机交互界面进行详细说明，该图4中左侧为裁判文书，右侧为维度树，并且该裁判文书和维度树是对应的关系，即：经解析得到的裁判文书内维度及其对应的段落信息，是与维度树包含的节点标签存在绑定关系的，具体的见步骤201-204的陈述，此处不再赘述。
107.那么，对于图4例举的人机交互界面，右侧维度树展示了“根节点标签”为“当事人信息”，该“根节点标签”包含“叶子节点标签”为：“申请人”和“被申请人”，如图4所示，当触发点击一个目标节点标签“申请人”时，就能够确定与该目标节点标签绑定的段落信息，根据段落信息在裁判文书中的位置，在页面显示区域内定位跳转至对应的目标位置，在目标位置，以特征显示的方式显示所述段落信息，例如：以高亮处理的方式显示所述段落信息，如图4左侧被框选出的部分，对于该特征显示方式，图4仅是例举了一种实施方式，也可以是又或者，放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息，对此本发明实施例不做限定，但是应该了解的是，该特征显示的作用是对快速定位到的段落信息进行突出显示，以方便被清楚地查看到。
108.进一步的，作为对上述图1、图2所示方法的实现，本发明实施例提供了一种基于文本定位技术的检察院民事监督装置。该装置实施例与前述方法实施例对应，为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。该装置应用于辅助高效地查阅裁判文书内容信息，具体如图5所示，该装置包括：
109.确定单元31，用于确定裁判文书的种类和审级；
110.获取单元32，用于通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取所述裁判文书对应的目标维度树，所述目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，所述根节点和所述叶子节点都预先绑定了对应的节点标签；
111.解析单元33，用于利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
112.绑定单元34，用于将所述解析单元33解析的维度对应的段落信息与所述获取单元32获取到的目标维度树包含的所述节点标签执行绑定；
113.定位单元35，用于当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息。
114.进一步的，如图6所示，所述解析单元33包括：
115.处理模块331，用于利用预设文书解析模型的模型底层，处理裁判文书对应的文书文本得到包含的词向量表示；
116.所述处理模块331，还用于利用所述模型句子表示层，对经词向量表示处理后的文书文本进行处理，得到所述文书文本对应的句向量表示；
117.所述处理模块331，还用于将经句向量表示的句向量输入多层双向循环神经网络模型进行处理，得到所述文书文本对应的段向量表示；
118.输出模块332，用于将经所述处理模块331得到段向量表示的段向量输入softmax
层和crf层进行序列标签的预测，输出所述文书文本内包含每个段落所匹配的维度。
119.进一步的，如图6所示，所述绑定单元34包括：
120.获取模块341，用于获取裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；
121.所述获取模块341，还用于获取目标维度树包含的节点标签；
122.判断模块342，用于通过将所述判文书包含的维度逐个与所述目标维度树包含的节点标签进行比对，判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是否大于预设阈值；
123.匹配模块343，用于当所述判断模块342判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是大于预设阈值时，将所述维度和所述节点标签执行匹配；
124.绑定模块344，用于根据所述匹配模块343得到的所述维度与所述节点标签之间存在的之间存在的匹配关系，将所述维度对应的段落信息与所述节点标签执行绑定。
125.进一步的，如图6所示，所述定位单元35包括：
126.确定模块351，用于当接收到触发点击目标节点标签时，确定与所述目标节点标签绑定的段落信息；
127.定位模块352，用于用于在页面显示区域内定位跳转至所述确定模块351确定的段落信息在所述裁判文书中的位置；
128.显示模块353，用于以特征显示的方式显示所述段落信息。
129.进一步的，如图6所示，所述显示模块353还用于：
130.以高亮处理的方式显示所述段落信息；和/或，
131.以放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息。
132.综上所述，本发明实施例提供一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法及装置，本发明实施例是根据裁判文书的种类和审级而获取对应的目标维度树，利用预设文书解析模型解析该裁判文书，得到该裁判文书包含的维度以及维度对应的段落信息，将维度对应的段落信息与目标维度树的根节点标签或叶子节点标签进行绑定，从而当触发点击一个目标节点标签时，就能够根据该节点标签而定位到其绑定的段落信息。相较于现有技术，解决了在检察院工作中对于卷宗文书的查阅需要耗费大量人力成本和时间成本的技术问题，本发明实施例针对对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，从而实现高效地辅助查阅卷宗文书，极大地提高了检察官的办公效率。
133.所述基于文本定位技术的检察院民事监督装置包括处理器和存储器，上述确定单元、获取单元、解析单元、绑定单元和定位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。
134.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在于根据对卷宗文书的查阅需求，能够快速地定位到卷宗文书中指定内容信息位置，从而实现高效地辅助查阅卷宗文书，极大地提高了检察官的办公效率。
135.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基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
136.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基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
137.本发明实施例提供了一种电子设备40，如图7所示，设备包括至少一个处理器401、
以及与处理器401连接的至少一个存储器402、总线403；其中，处理器401、存储器402通过总线403完成相互间的通信；处理器401用于调用存储器402中的程序指令，以执行上述的基于文本定位技术的检察院民事监督方法。
138.本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
139.本技术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：
140.一种基于文本定位技术的检察院民事监督方法，所述方法包括：确定裁判文书的种类和审级；通过查找由种类和审级得到的组合信息与维度树之间预设映射关系，获取所述裁判文书对应的目标维度树，所述目标维度树是由具有树形结构的根节点以及其下的叶子节点组成的，所述根节点和所述叶子节点都预先绑定了对应的节点标签；利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；将所述维度对应的段落信息与所述目标维度树包含的所述节点标签执行绑定；当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息。
141.进一步的，所述利用预设文书解析模型解析所述裁判文书，得到所述裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息，包括：利用预设文书解析模型的模型底层，处理裁判文书对应的文书文本得到包含的词向量表示；利用所述模型句子表示层，对经词向量表示处理后的文书文本进行处理，得到所述文书文本对应的句向量表示；将经句向量表示的句向量输入多层双向循环神经网络模型进行处理，得到所述文书文本对应的段向量表示；将经段向量表示的段向量输入softmax层和crf层进行序列标签的预测，输出所述文书文本内包含每个段落所匹配的维度。
142.进一步的，所述将所述维度对应的段落信息与所述目标维度树包含的所述节点标签执行绑定，包括：获取裁判文书包含的维度以及所述维度对应的段落信息；获取目标维度树包含的节点标签；通过将所述判文书包含的维度逐个与所述目标维度树包含的节点标签进行比对，判断所述维度和所述节点标签之间的相似度是否大于预设阈值；若是，则将所述维度和所述节点标签执行匹配；根据所述维度与所述节点标签之间存在的匹配关系，将所述维度对应的段落信息与所述节点标签执行绑定。
143.进一步的，所述当接收到触发点击目标节点标签时，定位所述目标节点标签对应的段落信息，包括：当接收到触发点击目标节点标签时，确定与所述目标节点标签绑定的段落信息；在页面显示区域内定位跳转至所述段落信息在所述裁判文书中的位置，并以特征显示的方式显示所述段落信息。
144.进一步的，所述以特征显示的方式显示所述段落信息，包括：以高亮处理的方式显示所述段落信息；和/或，以放大文字和附加弹出框的组合方式显示所述段落信息。
145.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、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。
146.在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还
可以包括输入/输出接口、网络接口等。
147.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。存储器是计算机可读介质的示例。
148.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。
149.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。
150.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术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，本技术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。
151.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。