基于文本挖掘的律師推薦方法研究與應用.pdf

1、伴隨著我國法制化進程的不斷深入，司法案件的審理更加透明。其中，裁判文書的網上公開便是一個很好的例子。人們在解決糾紛時更多的選擇了法律武器，而律師又在當中起著重要的作用。互聯網技術的發(fā)展，使得更多的律師信息出現在互聯網上。然而，現有的技術并沒有提供一種有效的推薦律師的方法，人們面對互聯網上鋪面而來的信息，很難迅速而有效的找到自己滿意的律師。
　　針對以上問題，本文設計并實現了一種基于文本挖掘的律師推薦方法。該方法以公布在各地方法院網

2、站的裁判文書為數據來源，通過文本挖掘技術獲得律師在案件中的表現信息，利用這些信息實現對律師的排名，然后根據用戶的瀏覽歷史，并結合裁判文書的特點，向用戶推薦律師。為了實現該方法，本文主要的研究內容分為以下幾點：
　　首先，為了獲取各地區(qū)法院公開的裁判文書，本文基于靜態(tài)模板，研究了多線程爬蟲的實現。為了方便用戶查詢，本文針對大規(guī)模的裁判文書文本集實現了全文索引的功能。針對裁判文書中分類信息缺失的問題，研究了文本分類的相關方法，并對KN

3、N分類算法的相關改進進行了研究。
　　然后，基于現有的信息抽取技術，結合裁判文書的結構特征，設計了基于規(guī)則匹配的方法從裁判文書中提取信息。裁判文書可以分為民事、刑事和行政三大類，每一類都對應了不同的提取信息。因此，針對不同類型的裁判文書文本，設計了不同的提取規(guī)則。
　　最后，根據信息抽取得到的信息，對律師進行排名。由于信息抽取得到的大部分都是文本信息，無法用于計算。因此，要將這些信息轉換為可以計算的數值信息。然后，我們要根據