基于主题语义建模的案件管理系统设计与实现

作     者：赵明子 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张大林

授予年度：2022年

学科分类：0301[法学-法学] 03[法学] 030106[法学-诉讼法学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：门控神经网络 注意力机制 主题语义 案件管理系统 Spring Boot 

摘      要：随着我国社会主义市场经济的发展,企业作为市场经济的主体,参与市场竞争程度也在不断加深,企业涉及到法律问题也越来越多。法律案件管理的好坏不但影响企业的经济效益还会影响到企业的声誉和生产运营秩序。SC集团及所属600余家子企业法律相关文档数十万份,大量的卷宗都是纸质文档,案件管理工作还停留在手工管理的模式。大量的非结构化数据不便于日常数据的检索和使用。如何设计一套系统从海量的数据中提取人们需要的信息,满足用户个性化的需要的搜索查询需求。这对推动企业案件管理智能化、科学化发展具有现实意义。本文立足SC集团案件管理系统的建设客观需求,结合国内外企业在案件管理系统建设方面的经验,提出了系统的设计目标,设计出系统架构以及重要功能模块,采用当前主流开发工具对系统功能进行了实现。在此场景下,结合当前主流搜索查询引擎存在的问题,构建了基于深度文档主题语义模型AGRU,有效提高了案件查询的准确率和查全率。本文主要工作如下:(1)在法律文档语义建模方面,为了获得高效、准确的搜索结果人们做了很多技术方面的尝试,比如基于狄利克雷假设的GSDMM概率传统主题模型,基于高斯先验的LDA词向量主题模型、基于RNN结构的主题-文本生成模型以及基于前馈神经网络的NTM主题模型等等。本文在门控神经网络GRU的基础上,针对不同法律案件类型的文本主题发现规律不同的问题,将注意力机制与主题语义模型进行融合,构建了基于注意力机制的深度文档主题语义模型AGRU。(2)在搜索引擎实现方面,本文首先使用Gensim关键词提取工具,利用JIEBA分词器,将提取的案件管理系统数据库中的文本信息形成原数据集,在此基础上建立基于深度文档主题语义模型AGRU。实践表明,本文提出的方法可以有效反映用户的搜索查询意图,提高检索查询结果的准确率。(3)在案件管理系统架构方面,本文采用Spring Boot框架搭建了SC集团案件管理系统,能够对案件信息、数据进行有效的管理,防范经营风险问题。本系统采用Spring Boot、Mybatis-Plus作为后台的框架方案;前端则展现使用Html5+java script+css3开发,该架构能够适应大规模业务需要。通过功能和性能测试,系统的搜索查询功能具有一定的特色,并在市属企业推广使用。