一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法及装置与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法及装置。


背景技术：

2.裁判文书是人民法院依法作出的具有法律意义的文书，包含判决书、裁定书、调解书、决定书等多种类型文书，它记载人民法院审理过程和结果，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。
3.目前各个法院对于法官工作量绩效的考核通常是采用审判系统中的案件信息数据作为工作量绩效计算的依据。
4.但是，当前对法官工作量的评估只能算是一种初级的计算方法，在一些复杂案件上，法官需要办理几个月，在这种情况下法官的办案量减少，但是工作量并未减少，以目前的算法来计算这类情况下法官的工作量和绩效是不够合理的，无法针对法官的工作实体内容进行评估。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法及装置，主要目的在于根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，从而实现对法官工作量和绩效进行合理地、有效地评估。
6.为了达到上述目的，本发明主要提供如下技术方案：
7.本技术第一方面提供了一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法，该方法包括：
8.在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别所述裁判文书中包含的事实要素，所述事实要素来源于要素模板，所述要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息；
9.从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律；
10.对所述事实要素进行打分；
11.分别对所述案由和所述适用法律添加权重；
12.利用所述案由对应权重和所述适用法律对应权重，通过修正所述事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，所述评估值用于评价所述裁判文书的复杂度，所述裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
13.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律，包括：
14.解析历史裁判文书的书写规则；
15.根据所述书写规则，确定所述历史裁判文书中案由和适用法律分别对应的书写正则表达式；
16.当获取到一个目标裁判文书时，利用所述正则表达式提取所述目标裁判文书中涉及到的案由和适用法律。
17.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，在所述对所述事实要素进行打分之前，所述方法还包括：
18.统计历史裁判文书中包含的历史事实要素，所述历史事实要素来源于所述要素模板；
19.对所述历史事实要素分配分值区间；
20.将所述历史事实要素和所述分值区间推送给目标用户；
21.响应于所述目标用户反馈的每个所述历史事实要素在所述分值区间内对应的打分值，统计每个所述历史事实要素对应的平均分值；
22.根据每个所述历史事实要素与其对应的平均分值，建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
23.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述对所述事实要素进行打分，包括：
24.在利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素之后，将识别到的所述事实要素作为目标事实要素；
25.通过查找事实要素和打分值之间的预设映射关系，获取所述目标事实要素对应的打分值；
26.统计所述裁判文书内所述目标事实要素对应的打分值，作为所述裁判文书对应的要素分值。
27.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，在所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重之前，所述方法还包括：
28.统计历史裁判文书中包含的历史案由和历史适用法律；
29.对所述历史案由分配第一权重区间以及对所述历史适用法律分配第二权重区间；
30.将所述历史案由及其对应的第一权重区间、所述历史适用法律及其对应的第二权重区间推送给目标用户；
31.响应于所述目标用户反馈的每个所述历史案由在所述第一权重区间对应的第一权重值、每个所述适用法律在所述第二权重区间对应的第二权重值，统计每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值；
32.根据每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值，建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
33.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重，包括：
34.在从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律之后，将提取到的所述案由和所述适用法律作为目标案由和目标适用法律；
35.通过查找案由和权重之间预设映射关系，获取所述目标案由对应的权重值；
36.通过查找适用法律和权重之间的预设映射关系，获取所述目标适用法律对应的权
重值。
37.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，所述利用所述案由对应权重和所述适用法律对应权重，通过修正所述事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，包括：
38.利用所述事实要素对应分值、所述案由对应权重和所述适用法律对应权重之间相乘，将乘积作为裁判文书对应的目标分值；
39.利用所述目标分值，修正所述事实要素对应的分值；
40.将经修正后的所述事实要素对应的分值，作为所述裁判文书对应的评估值。
41.在本技术第一方面的一些变更实施方式中，在所述得到所述裁判文书对应的评估值之后，所述方法还包括：
42.统计目标用户撰写多个裁判文书分别对应的目标分值，作为所述目标用户处理裁判文书对应工作量复杂度评估值；和/或，
43.利用裁判文书对应的目标分值，统计单位时间工作复杂度对应的评估值；和/或，
44.利用裁判文书对应的目标分值，统计单位部门工作复杂度对应的评估值。
45.本技术第二方面提供了一种基于案件事实要素分析工作量绩效的装置，该装置包括：
46.识别单元，在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别所述裁判文书中包含的事实要素，所述事实要素来源于要素模板，所述要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息；
47.提取单元，用于从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律；
48.打分单元，用于对所述识别单元识别到的事实要素进行打分；
49.添加单元，用于分别对所述提取单元提取到的案由和所述适用法律添加权重；
50.评估单元，用于利用所述添加单元得到的案由对应权重和所述添加单元得到的适用法律对应权重，通过修正所述打分单元得到的事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，所述评估值用于评估所述裁判文书的复杂度，所述裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
51.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述提取单元包括：
52.解析模块，用于解析历史裁判文书的书写规则；
53.确定模块，用于根据所述解析模块得到的书写规则，确定所述历史裁判文书中案由和适用法律分别对应的书写正则表达式；
54.提取模块，用于当获取到一个目标裁判文书时，利用所述确定模块确定的正则表达式提取所述目标裁判文书中涉及到的案由和适用法律。
55.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述装置还包括：
56.统计单元，用于在所述对所述事实要素进行打分之前，统计历史裁判文书中包含的历史事实要素，所述历史事实要素来源于所述要素模板；
57.分配单元，用于对所述统计单元统计的历史事实要素分配分值区间；
58.推送单元，用于将所述统计单元得到的历史事实要素和所述分配单元得到的分值区间推送给目标用户；
59.所述统计单元，还用于响应于所述目标用户反馈的每个所述历史事实要素在所述
分值区间内对应的打分值，统计每个所述历史事实要素对应的平均分值；
60.建立单元，用于根据每个所述历史事实要素与其对应的平均分值，建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
61.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述打分单元包括：
62.确定模块，用于在利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素之后，将识别到的所述事实要素作为目标事实要素；
63.获取模块，用于通过查找事实要素和打分值之间的预设映射关系，获取所述目标事实要素对应的打分值；
64.统计模块，用于统计所述裁判文书内所述目标事实要素对应的打分值，作为所述裁判文书对应的要素分值。
65.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述装置还包括：
66.所述统计单元，还用于在所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重之前，统计历史裁判文书中包含的历史案由和历史适用法律；
67.所述分配单元，还用于对所述统计单元得到的历史案由分配第一权重区间以及对所述统计单元得到的历史适用法律分配第二权重区间；
68.所述推送单元，还用于将所述历史案由及其对应的第一权重区间、所述历史适用法律及其对应的第二权重区间推送给目标用户；
69.所述统计单元，还用于响应于所述目标用户反馈的每个所述历史案由在所述第一权重区间对应的第一权重值、每个所述适用法律在所述第二权重区间对应的第二权重值，统计每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值；
70.所述建立单元，还用于根据每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值，建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
71.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述添加单元包括：
72.确定模块，用于在从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律之后，将提取到的所述案由和所述适用法律作为目标案由和目标适用法律；
73.获取模块，用于通过查找案由和权重之间预设映射关系，获取所述目标案由对应的权重值；
74.所述获取模块，还用于通过查找适用法律和权重之间的预设映射关系，获取所述目标适用法律对应的权重值。
75.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述评估单元包括：
76.执行模块，用于利用所述事实要素对应分值、所述案由对应权重和所述适用法律对应权重之间相乘，将乘积作为裁判文书对应的目标分值；
77.修正模块，用于利用所述执行模块得到的目标分值，修正所述事实要素对应的分值；
78.确定模块，用于将所述修正模块得到的所述事实要素对应的分值，作为所述裁判文书对应的评估值。
79.在本技术第二方面的一些变更实施方式中，所述装置还包括：
80.所述统计单元，还用于在所述评价所述裁判文书的复杂度之后，统计目标用户撰写多个裁判文书分别对应的目标分值，作为所述目标用户处理裁判文书对应工作量复杂度评估值；和/或，
81.所述统计单元，还用于利用裁判文书对应的目标分值，统计单位时间工作复杂度对应的评估值；和/或，
82.所述统计单元，还用于利用裁判文书对应的目标分值，统计单位部门工作复杂度对应的评估值。
83.本技术第三方面提供一种存储介质，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案件事实要素分析工作量绩效的方法。
84.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；
85.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；
86.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案件事实要素分析工作量绩效的方法。
87.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：
88.本发明提供一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法及装置，本发明是利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素、从裁判文书中提取包含的案由和适用法律，而后对事实要素进行打分、以及分别对案由和适用法律添加权重，从而利用案由对应权重和适用法律对应权重，通过修正事实要素对应的分值，得到裁判文书对应的评估值，该评估值用于评价裁判文书的复杂度，裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。相较于现有技术，解决了仅仅采用审判系统中的案件信息数据作为工作量绩效计算的依据导致评估法官工作量绩效不够合理的技术问题，本发明能够针对法官的工作实体内容进行评估，根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，从而实现对法官工作量和绩效进行合理地、有效地评估。
89.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
90.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：
91.图1为本发明实施例提供的一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法流程图；
92.图2为本发明实施例提供的另一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法流程图；
93.图3为本发明实施例提供的一种基于案件事实要素分析工作量绩效的装置的组成
框图；
94.图4为本发明实施例提供的另一种基于案件事实要素分析工作量绩效的装置的组成框图；
95.图5为本发明实施例提供的基于案件事实要素分析工作量绩效的的电子设备。
具体实施方式
96.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。
97.本发明实施例提供了一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法，如图1所示，该方法是根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，对此本发明实施例提供以下具体步骤：
98.101、在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素，该事实要素来源于要素模板，该要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息。
99.其中，裁判文书记载人民法院审理过程和结果，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，因此该裁判文书也是用于衡量法官工作量和绩效的指标。
100.其中，事实要素是指梳理裁判文书所包含的客观事实实体的内容信息。例如，对于离婚判决书，事实要素可以包括但不限于：感情状况、是否有子女、分居时间、是否婚外情、结婚年限、是否有家庭暴力、哪方起诉离婚、是否有重婚、是否是军人配偶提出离婚、是否军人配偶有重大过错、是否有不良嗜好、是否失踪、女方是否在女方怀孕期间、分娩后一年内或终止妊娠后六个月内、是否调节有效、是否与他人同居、是否是第一次起诉离婚、距离上次起诉时间是否大于6个月、是否是三代以内旁系血亲、是否存在不应结婚的疾病、被告是否同意离婚、经常吵架、是否有和好可能、是否已签离婚协议书等22种。
101.需要说明的是，对于本发明实施例，为了规避语言描述多样性，预先设定所有获得的事实要素，即使是由预设事实要素识别模型识别出的事实要素也是来源于要素模板的。由于事实要素是描述案件包含事实特征信息的，那么为了规避语言描述多样性，本发明实施例就是利用一个要素模板去规范描述案件包含的事实特征信息，进而对于多样性的描述事实都可以被归为对应相同的事实要素。例如，对于几种不同情节程度的家暴事实归属于同一个事实要素“有家庭暴力”，当然虽然都是对应事实要素“有家庭暴力”，若被打分值相同，则该分值是不够准确的，那么就需要其他因素来纠正该分值，具体的，如后续步骤105的记载。
102.其中，预设事实要素识别模型是利用法官整理的裁判文书事实要素和对应裁判文书原文内容，结合机器学习文本分类算法，如循环神经网络(recurrent neural network,rnn)算法，进行要素识别的模型训练，形成裁判文书事实要素识别模型。
103.在本发明实施例中，在获取到法官撰写的裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型对该裁判文书进行处理，目的是自动识别出该裁判文书包含的事实要素，以便于利用
该事实要素作为参考因素去评价该裁判文书的复杂度，也就间接地去衡量了审理完结一个案件所需要工作复杂程度。
104.102、从裁判文书中提取包含的案由和适用法律。
105.在本发明实施例中，除了识别裁判文书包含的事实要素之外，还需要提取裁判文书包含的案由和适用法律，目的是也将案由和适用法律作为评价裁判文书复杂度的参考因素。
106.103、对事实要素进行打分。
107.104、分别对案由和适用法律添加权重。
108.在本发明实施例中，对于事实要素，可以以打分形式评价其复杂度，而对于案由和适用法律，可以采用权重形式评价其重要程度。
109.对于本发明实施例，利用打分形式和添加权重形式，目的是将事实要素的复杂度、案由和适用法律的重要程度进行量化处理，进而后续当考虑这三者对评价裁判文书复杂度的影响时，也可以将这个影响进行量化处理，从而方便于后续最终评价裁判文书复杂度。
110.105、利用案由对应权重和适用法律对应权重，通过修正事实要素对应的分值，得到裁判文书对应的评估值，评估值用于评价裁判文书的复杂度，裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
111.在本发明实施例中是充分考虑了事实要素、案由和适用法律对评价裁判文书复杂度的影响，以事实要素对应打分值为基础分值，若仅以该基础分值去评估文书复杂度是不够准确的，那么本发明实施例提出综合案由和适用法律所占权重进行修正处理，最终得到数值量化处理的复杂度评估值，如最终打分值，进而也方便于对裁判文书的复杂度进行展现。
112.在本发明实施例中，需要说明的是，本发明实施例得到的评价裁判文书的复杂度，可以与现有评估法官工作绩效方法(如现有的采用审判系统中的案件信息数据作为工作量绩效计算的依据)进行结合，从而将评价裁判文书的复杂度作为重要的去评价法官工作量绩效的关键因素，从而平衡了现有方法对法官工作量绩效评价不够合理的缺陷。
113.本发明实施例提供一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法，本发明实施例是利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素、从裁判文书中提取包含的案由和适用法律，而后对事实要素进行打分、以及分别对案由和适用法律添加权重，从而利用案由对应权重和适用法律对应权重，通过修正事实要素对应的分值，得到裁判文书对应的评估值，该评估值用于评价裁判文书的复杂度，裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。相较于现有技术，解决了仅仅采用审判系统中的案件信息数据作为工作量绩效计算的依据导致评估法官工作量绩效不够合理的技术问题，本发明实施例能够针对法官的工作实体内容进行评估，根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，从而实现对法官工作量和绩效进行合理地、有效地评估。
114.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案件事实要素分析工作量绩效的方法，如图2所示，对此本发明实施例提供以下具体步骤：
115.201、建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
116.在本发明实施例中，可以利用法官已经撰写过的历史裁判文书分析裁判文书应该
包含哪些事实要素，以及对不同事实要素预判一个打分值，该打分值用于衡量事实要素对案件审理的影响，即复杂程度，如对于离婚判决书，事实要素“结婚年限”相较于事实要素“是否婚外情”而言，对于案件审理过程，后者事实要素调查取证难度较大、不容易，并且对案件审理结果产生影响更大，因此，后者事实要素打分值必然将高于前者事实要素的打分值。
117.对于本发明实施例，对本步骤细化陈述，可以包括如下：
118.首先，统计历史裁判文书中包含的历史事实要素，该历史事实要素来源于要素模板，该要素模板与步骤101提及的要素模板是相同的，作用与步骤101提及的相同，此处不再赘述，对历史事实要素分配分值区间。
119.在本发明实施例中，可以预先统计出大量历史事实要素，为每个历史事实要素预先分配分值区间，是方便于在量化处理过程中也设定一个数值标注，避免随意打分，如可以设定分值区间为1-10分。
120.其次，将历史事实要素和分值区间推送给目标用户，响应于目标用户反馈的每个历史事实要素在分值区间内对应的打分值，统计每个历史事实要素对应的平均分值。
121.在本发明实施例中，该目标用户是指具有法律知识的专业人士或者也可以是撰写裁判文书的法律从业人员，该目标用户数量可以根据需求而定。
122.对于本发明实施例，历史事实要素和分值区间仅相当于是待处理的数据基础，为了准确地反映事实要素对案件处理的影响，还是应该由具有法律知识的专业人士衡量判断为每个历史案件要素给出分值。另外，具体打分操作，可以借助人机交互界面、结合问卷调查方式完成，本发明实施例不做具体限定。
123.进一步的，根据目标用户反馈，每个历史事实要素也会得到不同分值，那么就统计一个平均分值，作为该历史事实要素对应的最终分值。
124.最后，根据每个历史事实要素与其对应的平均分值，建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
125.202、建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
126.在本发明实施例中，可以利用法官已经撰写过的历史裁判文书分析裁判文书应该包含哪些案由和适用法律，以及对不同案由和适用法律预判一个权重值，该权重值用于衡量案由或适用法律对案件处理的影响，该影响主要是指案件处理的复杂程度上。
127.对于本发明实施例，对本步骤细化陈述，可以包括如下：
128.首先，统计历史裁判文书中包含的历史案由和历史适用法律，对历史案由分配第一权重区间以及对历史适用法律分配第二权重区间。
129.在本发明实施例中，可以预先统计出大量历史案由和历史适用法律，为历史案由和历史适用法律分别预先权重区间，是方便于在量化处理过程中也设定一个数值标注，避免随意设定权重，如可以设定权重区间为0-1。
130.其次，将历史案由及其对应的第一权重区间、历史适用法律及其对应的第二权重区间推送给目标用户。
131.在本发明实施例中，该目标用户是指具有法律知识的专业人士或者也可以是撰写裁判文书的法律从业人员，该目标用户数量可以根据需求而定。
132.对于本发明实施例，历史案由、历史适用法律和权重区间仅相当于是待处理的数
据基础，为了准确地反映案由或适用法律对案件处理的影响，还是应该由具有法律知识的专业人士衡量判断为每个历史案件要素给出分值。另外，具体选择权重值操作，可以借助人机交互界面、结合问卷调查方式完成，本发明实施例不做具体限定。
133.进一步的，响应于目标用户反馈的每个历史案由在第一权重区间对应的第一权重值、每个适用法律在第二权重区间对应的第二权重值，统计每个历史案由对应的第一平均权重值和每个适用法律对应的第二平均权重值。
134.最后，根据每个历史案由对应的第一平均权重值和每个适用法律对应的第二平均权重值，建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
135.203、在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素，该事实要素来源于要素模板，所述要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息。
136.在本发明实施例中，对于本步骤陈述，请参见步骤101，此处不再赘述。
137.204、从裁判文书中提取包含的案由和适用法律。
138.在本发明实施例中，根据法律文书的撰写特点，相同种类的裁判文书撰写规则都是固定的，所以对于本步骤细化陈述如下操作步骤：
139.首先，解析历史裁判文书的书写规则，根据该书写规则，确定历史裁判文书中案由和适用法律分别对应的书写正则表达式。
140.其次，当获取到一个目标裁判文书时，利用该正则表达式就能够提取目标裁判文书中涉及到的案由和适用法律。
141.205、对事实要素进行打分。
142.在本发明实施例中，主要是根据建立的事实要素和打分值之间的预设映射关系，当在利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素之后，将识别到的事实要素作为目标事实要素，通过查找该预设映射关系，就获取到目标事实要素对应的打分值，通过统计裁判文书内多个目标事实要素对应的打分值，作为裁判文书对应的要素分值。
143.206、分别对案由和所述适用法律添加权重。
144.在本发明实施例中，在从裁判文书中提取包含的案由和适用法律之后，将提取到的案由和所述适用法律作为目标案由和目标适用法律，通过查找步骤202建立的案由和权重之间预设映射关系，获取目标案由对应的权重值，通过查找步骤202建立的适用法律和权重之间的预设映射关系，获取目标适用法律对应的权重值。
145.207、利用案由对应权重和适用法律对应权重，通过修正事实要素对应的分值，得到裁判文书对应的评估值，评估值用于评价裁判文书的复杂度，裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
146.在本发明实施例中，具体的，可以利用事实要素对应分值、案由对应权重和适用法律对应权重之间相乘，将乘积作为裁判文书对应的目标分值。
147.例如，计算方式为：要素得分*(文书案由1权重值+文书案由2权重值+
…
)*(适用法条1权重值+适用法条2权重值+
…
)，利用计算公式算出裁判文书复杂度的最终得分，也就是利用该最终得分作为目标分值，衡量裁判文书对应的复杂度。
148.进一步的，利用裁判文书对应的目标分值，还可以继续统计多种类型的工作绩效，陈述如下：
149.例如，汇总目标用户(如法官)撰写多个裁判文书分别对应的目标分值，作为目标用户处理裁判文书的复杂度评估值。
150.再例如，利用裁判文书对应的目标分值，统计单位时间工作复杂度对应的评估值，如单位时间可以为一个月或一个季度。
151.又例如，利用裁判文书对应的目标分值，统计单位部门工作复杂度对应的评估值。
152.以上，利用裁判文书对应复杂度实现的延展评价工作量绩效的具体实施方法，主要是对历史数据进行统计汇总，计算出每个法官一段时间内，案件裁判文书复杂度分数的总分数，将裁判文书复杂度总分数作为工作量绩效考核的一部分内容，另外也可以使用这种方式对全年不同时段不同庭室的案件裁判文书进行分析，从而计算出每年哪些时段，哪些庭室会出现一些较为复杂的案件，并根据计算结果形成分析图表，法院领导可以根据分析结果，动态的合理的调配法院内部书记员和法官助理的人员的工作。
153.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案件事实要素分析工作量绩效的装置。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。该装置应用于评价所述裁判文书的复杂度以用于分析工作量绩效，具体如图3所示，该装置包括：
154.识别单元31，在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别所述裁判文书中包含的事实要素，所述事实要素来源于要素模板，所述要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息；
155.提取单元32，用于从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律；
156.打分单元33，用于对所述识别单元31识别到的事实要素进行打分；
157.添加单元34，用于分别对所述提取单元32提取到的案由和所述适用法律添加权重；
158.评估单元35，用于利用所述添加单元34得到的案由对应权重和所述添加单元34得到的适用法律对应权重，通过修正所述打分单元33得到的事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，所述评估值用于评估所述裁判文书的复杂度，所述裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
159.进一步，如图4所示，所述提取单元32包括：
160.解析模块321，用于解析历史裁判文书的书写规则；
161.确定模块322，用于根据所述解析模块321得到的书写规则，确定所述历史裁判文书中案由和适用法律分别对应的书写正则表达式；
162.提取模块323，用于当获取到一个目标裁判文书时，利用所述确定模块确定322的正则表达式提取所述目标裁判文书中涉及到的案由和适用法律。
163.进一步，如图4所示，所述装置还包括：
164.统计单元36，用于在所述对所述事实要素进行打分之前，统计历史裁判文书中包含的历史事实要素，所述历史事实要素来源于所述要素模板；
165.分配单元37，用于对所述统计单元36统计的历史事实要素分配分值区间；
166.推送单元38，用于将所述统计单元36得到的历史事实要素和所述分配单元得到的分值区间推送给目标用户；
167.所述统计单元36，还用于响应于所述目标用户反馈的每个所述历史事实要素在所述分值区间内对应的打分值，统计每个所述历史事实要素对应的平均分值；
168.建立单元39，用于根据每个所述历史事实要素与其对应的平均分值，建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
169.进一步，如图4所示，所述打分单元33包括：
170.确定模块331，用于在利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素之后，将识别到的所述事实要素作为目标事实要素；
171.获取模块332，用于通过查找事实要素和打分值之间的预设映射关系，获取所述目标事实要素对应的打分值；
172.统计模块333，用于统计所述裁判文书内所述目标事实要素对应的打分值，作为所述裁判文书对应的要素分值。
173.进一步，如图4所示，所述装置还包括：
174.所述统计单元36，还用于在所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重之前，统计历史裁判文书中包含的历史案由和历史适用法律；
175.所述分配单元37，还用于对所述统计单元36得到的历史案由分配第一权重区间以及对所述统计单元36得到的历史适用法律分配第二权重区间；
176.所述推送单元38，还用于将所述历史案由及其对应的第一权重区间、所述历史适用法律及其对应的第二权重区间推送给目标用户；
177.所述统计单元36，还用于响应于所述目标用户反馈的每个所述历史案由在所述第一权重区间对应的第一权重值、每个所述适用法律在所述第二权重区间对应的第二权重值，统计每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值；
178.所述建立单元39，还用于根据每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值，建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
179.进一步，如图4所示，所述添加单元34包括：
180.确定模块341，用于在从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律之后，将提取到的所述案由和所述适用法律作为目标案由和目标适用法律；
181.获取模块342，用于通过查找案由和权重之间预设映射关系，获取所述目标案由对应的权重值；
182.所述获取模块342，还用于通过查找适用法律和权重之间的预设映射关系，获取所述目标适用法律对应的权重值。
183.进一步，如图4所示，所述评估单元35包括：
184.执行模块351，用于利用所述事实要素对应分值、所述案由对应权重和所述适用法律对应权重之间相乘，将乘积作为裁判文书对应的目标分值；
185.修正模块352，用于利用所述执行模块351得到的目标分值，修正所述事实要素对应的分值；
186.确定模块353，用于将所述修正模块352得到的所述事实要素对应的分值，作为所述裁判文书对应的评估值。
187.进一步，如图4所示，所述装置还包括：
188.所述统计单元36，还用于在所述评价所述裁判文书的复杂度之后，统计目标用户撰写多个裁判文书分别对应的目标分值，作为所述目标用户处理裁判文书对应工作量复杂度评估值；和/或，
189.所述统计单元36，还用于利用裁判文书对应的目标分值，统计单位时间工作复杂度对应的评估值；和/或，
190.所述统计单元36，还用于利用裁判文书对应的目标分值，统计单位部门工作复杂度对应的评估值。
191.综上所述，本发明实施例提供一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法及装置，本发明实施例是利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素、从裁判文书中提取包含的案由和适用法律，而后对事实要素进行打分、以及分别对案由和适用法律添加权重，从而利用案由对应权重和适用法律对应权重，通过修正事实要素对应的分值，得到裁判文书对应的评估值，该评估值用于评价裁判文书的复杂度，裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。相较于现有技术，解决了仅仅采用审判系统中的案件信息数据作为工作量绩效计算的依据导致评估法官工作量绩效不够合理的技术问题，本发明实施例能够针对法官的工作实体内容进行评估，根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，从而实现对法官工作量和绩效进行合理地、有效地评估。
192.所述基于案件事实要素分析工作量绩效的装置包括处理器和存储器，上述识别单元、提取单元、打分单元、添加单元和评估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。
193.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根据裁判文书内事实要素、案由和适用法律评价该裁判文书对应的复杂度，进而结合该裁判文书的复杂度去分析工作量绩效，从而实现对法官工作量和绩效进行合理地、有效地评估。
194.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案件事实要素分析工作量绩效的方法。
195.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案件事实要素分析工作量绩效的方法。
196.本发明实施例提供了一种电子设备40，如图5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，以执行上述的基于案件事实要素分析工作量绩效的方法。
197.本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
198.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：
199.一种基于案件事实要素分析工作量绩效的方法，所述方法包括：在获取到裁判文书之后，利用预设事实要素识别模型识别所述裁判文书中包含的事实要素，所述事实要素来源于要素模板，所述要素模板用于规范描述案件包含的事实特征信息；从所述裁判文书
中提取包含的案由和适用法律；对所述事实要素进行打分；分别对所述案由和所述适用法律添加权重；利用所述案由对应权重和所述适用法律对应权重，通过修正所述事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，所述评估值用于评价所述裁判文书的复杂度，所述裁判文书的复杂度用于分析工作量绩效。
200.进一步的，所述从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律，包括：
201.解析历史裁判文书的书写规则；根据所述书写规则，确定所述历史裁判文书中案由和适用法律分别对应的书写正则表达式；当获取到一个目标裁判文书时，利用所述正则表达式提取所述目标裁判文书中涉及到的案由和适用法律。
202.进一步的，在所述对所述事实要素进行打分之前，所述方法还包括：统计历史裁判文书中包含的历史事实要素，所述历史事实要素来源于所述要素模板；对所述历史事实要素分配分值区间；将所述历史事实要素和所述分值区间推送给目标用户；响应于所述目标用户反馈的每个所述历史事实要素在所述分值区间内对应的打分值，统计每个所述历史事实要素对应的平均分值；根据每个所述历史事实要素与其对应的平均分值，建立事实要素和打分值之间的预设映射关系。
203.进一步的，所述对所述事实要素进行打分，包括：在利用预设事实要素识别模型识别裁判文书中包含的事实要素之后，将识别到的所述事实要素作为目标事实要素；通过查找事实要素和打分值之间的预设映射关系，获取所述目标事实要素对应的打分值；统计所述裁判文书内所述目标事实要素对应的打分值，作为所述裁判文书对应的要素分值。
204.进一步的，在所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重之前，所述方法还包括：统计历史裁判文书中包含的历史案由和历史适用法律；对所述历史案由分配第一权重区间以及对所述历史适用法律分配第二权重区间；将所述历史案由及其对应的第一权重区间、所述历史适用法律及其对应的第二权重区间推送给目标用户；响应于所述目标用户反馈的每个所述历史案由在所述第一权重区间对应的第一权重值、每个所述适用法律在所述第二权重区间对应的第二权重值，统计每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值；根据每个所述历史案由对应的第一平均权重值和每个所述适用法律对应的第二平均权重值，建立案由和权重之间预设映射关系、适用法律和权重之间的预设映射关系。
205.进一步的，所述分别对所述案由和所述适用法律添加权重，包括：在从所述裁判文书中提取包含的案由和适用法律之后，将提取到的所述案由和所述适用法律作为目标案由和目标适用法律；通过查找案由和权重之间预设映射关系，获取所述目标案由对应的权重值；通过查找适用法律和权重之间的预设映射关系，获取所述目标适用法律对应的权重值。
206.进一步的，所述利用所述案由对应权重和所述适用法律对应权重，通过修正所述事实要素对应的分值，得到所述裁判文书对应的评估值，包括：利用所述事实要素对应分值、所述案由对应权重和所述适用法律对应权重之间相乘，将乘积作为裁判文书对应的目标分值；利用所述目标分值，修正所述事实要素对应的分值；将经修正后的所述事实要素对应的分值，作为所述裁判文书对应的评估值。
207.进一步的，在所述评价所述裁判文书的复杂度之后，所述方法还包括：统计目标用户撰写多个裁判文书分别对应的目标分值，作为所述目标用户处理裁判文书对应工作量复杂度评估值；和/或，利用裁判文书对应的目标分值，统计单位时间工作复杂度对应的评估
值；和/或，利用裁判文书对应的目标分值，统计单位部门工作复杂度对应的评估值。
208.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。
209.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。
210.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。
211.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。
212.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。
213.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。
214.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。