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Repository: FanhuaandLuomu/ParseLawDocuments
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gitextract_4vinmhj3/
├── README.md
├── 法律文书切分程序及说明文档/
│ ├── hunyin_case/
│ │ ├── 168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
│ │ ├── 安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ └── 阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ ├── split_case/
│ │ ├── 168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
│ │ ├── 安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ └── 阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ ├── split_case.py
│ └── 模块分割说明文档.txt
├── 法律文档—法律条文推荐/
│ ├── MemNN_classifier.py
│ ├── baseline_random/
│ │ ├── all_case_labels.pkl
│ │ ├── eval_functions.py
│ │ ├── top10labels.py
│ │ └── 说明.txt
│ ├── dirty.txt
│ ├── extract_caipanyiju.py
│ ├── get_all_laws.py
│ ├── lstm_classifier_imbalance/
│ │ ├── Model/
│ │ │ └── embedding.py
│ │ ├── all_case_labels.pkl
│ │ ├── em_lstm.py
│ │ ├── eval_functions.py
│ │ ├── get_multi_label_result.py
│ │ ├── imbalance_lstm_prf_OBy_caseId.txt
│ │ ├── lstm_process.py
│ │ └── tongji_case.py
│ ├── maxent_classifier_imbalance/
│ │ ├── all_case_labels.pkl
│ │ ├── documents.py
│ │ ├── eval_functions.py
│ │ ├── get_multi_label_result.py
│ │ ├── imbalance_maxent_prf_OBy_caseId.txt
│ │ ├── imbalance_result_OBy_caseId/
│ │ │ ├── result_1.txt
│ │ │ ├── result_10.txt
│ │ │ ├── result_11.txt
│ │ │ ├── result_12.txt
│ │ │ ├── result_13.txt
│ │ │ ├── result_14.txt
│ │ │ ├── result_15.txt
│ │ │ ├── result_16.txt
│ │ │ ├── result_17.txt
│ │ │ ├── result_18.txt
│ │ │ ├── result_19.txt
│ │ │ ├── result_2.txt
│ │ │ ├── result_20.txt
│ │ │ ├── result_21.txt
│ │ │ ├── result_22.txt
│ │ │ ├── result_23.txt
│ │ │ ├── result_24.txt
│ │ │ ├── result_25.txt
│ │ │ ├── result_26.txt
│ │ │ ├── result_27.txt
│ │ │ ├── result_28.txt
│ │ │ ├── result_29.txt
│ │ │ ├── result_3.txt
│ │ │ ├── result_30.txt
│ │ │ ├── result_31.txt
│ │ │ ├── result_32.txt
│ │ │ ├── result_33.txt
│ │ │ ├── result_34.txt
│ │ │ ├── result_35.txt
│ │ │ ├── result_36.txt
│ │ │ ├── result_37.txt
│ │ │ ├── result_38.txt
│ │ │ ├── result_39.txt
│ │ │ ├── result_4.txt
│ │ │ ├── result_40.txt
│ │ │ ├── result_41.txt
│ │ │ ├── result_42.txt
│ │ │ ├── result_43.txt
│ │ │ ├── result_44.txt
│ │ │ ├── result_45.txt
│ │ │ ├── result_46.txt
│ │ │ ├── result_47.txt
│ │ │ ├── result_48.txt
│ │ │ ├── result_49.txt
│ │ │ ├── result_5.txt
│ │ │ ├── result_50.txt
│ │ │ ├── result_6.txt
│ │ │ ├── result_7.txt
│ │ │ ├── result_8.txt
│ │ │ └── result_9.txt
│ │ ├── maxent.py
│ │ ├── tongji_case.py
│ │ └── word_cut.py
│ ├── new_model_2/
│ │ ├── extract_law_text.py
│ │ ├── tf-idf.py
│ │ └── tongji.py
│ ├── tongji_laws.py
│ └── 实验说明.txt
├── 法律文档相似度计算程序及文档/
│ ├── cal_similarity.py
│ ├── cal_similarity2.py
│ ├── jieba_seg.py
│ ├── model.pkl
│ ├── sim_file.txt
│ ├── split_case/
│ │ ├── 168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
│ │ ├── 安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ └── 阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ ├── split_seg_case/
│ │ ├── 168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
│ │ ├── 安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
│ │ ├── 阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ └── 阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ ├── test_path/
│ │ ├── 安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 曹某某与周某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 白某与谢某某离婚纠纷一案一审民事裁定书.txt
│ │ ├── 白某某与周某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 白某某与杜某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ ├── 蔡某甲与查某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ │ └── 阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
│ ├── train_model.py
│ └── 说明文档.txt
└── 法律文档聚类方法研究及文档/
├── cal_similarity.py
├── cluster_test.py
├── kmeans_cluster.py
├── root_# 首部_0.txt
├── root_# 首部_0_# 裁判 主文_0.txt
├── root_# 首部_0_# 裁判 主文_1.txt
├── root_# 首部_0_# 裁判 依据_0.txt
├── root_# 首部_0_# 裁判 依据_1.txt
├── root_# 首部_1.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 主文_0.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 主文_1.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 依据_0.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 依据_1.txt
├── test_tfidf.py
└── 聚类总结.txt
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FILE CONTENTS
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FILE: README.md
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# ParseLawDocuments
对收集的法律文档进行一系列分析，包括根据规范自动切分、案件相似度计算、案件聚类、法律条文推荐等。
语料下载：https://pan.baidu.com/s/1mh6IBag
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省雅安市名山区人民法院
#文书名称
民事判决书
#案号
（2016）川1803民初146号
===正文===
#首部
原告叶某甲，女，生于1976年5月10日，汉族，住雅安市名山区。被告王某某，男，生于1968年2月8日，汉族，户籍地：雅安市汉源县，现住雅安市名山区。原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷一案，本院于2016年2月15日立案受理后，依法由代理审判员罗枥适用简易程序于2016年3月16日公开开庭进行了审理。原告叶某甲、被告王某某均到庭参加诉讼。本案现已审理终结。
#事实
原告叶某甲诉称，1999年12月4日，原、被告登记结婚，双方均系再婚。婚后共生育两个女儿，大女儿叶某乙现年15岁，小女儿叶某丙现年6岁。原、被告性格差异大，结婚不久就经常吵闹、打架，被告还不将务工收入交给原告用于家庭开支。被告长期好吃懒做，性格古怪，经常对原告实施家庭暴力。原告多次诚恳劝说被告珍惜第二次婚姻，多关心家庭，但被告不听。原告提出离婚后，被告向原告保证今后好好过日子，所以原告原谅了被告，但不久后被告仍对原告及女儿不管不问，不尽作丈夫的义务，夫妻关系已名存实亡。原告曾于2015年1月5日向法院起诉离婚，法院判决不准离婚后，被告仍不珍惜夫妻感情，甚至经常动手打骂原告、女儿及原告父母。原告再次向法院起诉，请求判决离婚，由原告抚养两个女儿，被告每月支付子女生活费1000元，医疗费和教育费凭票据双方各承担一半。原告叶某甲为支持其诉讼主张，向本院提交了以下证据：1.身份证、户口薄复印件，证明原告及子女的身份信息；2.结婚登记材料复印件，证明原、被告系夫妻；3.村社证明、叶某乙陈述，证明原、被告夫妻感情状况；4.保证书、承诺书，证明被告曾向原告保证不再打骂原告；5.派出所证明，证明原、被告曾发生纠纷情况；6.民事判决书，证明原告曾起诉离婚。被告王某某辩称，原、被告于1999年8月经人介绍认识，同年12月4日在原雅安市名山县新店镇人民政府登记结婚，双方均系再婚，男到女方安家。婚后育有长女叶某乙、次女叶某丙。被告没有固定工作，平时在汉源、唐宝山等矿山上打工，收入不稳定，但挣的钱多数用于家庭日常开支和两个女儿的学习生活。被告挣钱来之不易，是为了家庭和子女才外出务工，被告还要给汉源老家的母亲生活开支。自结婚以来，被告对原告父母心存感激。2015年原告起诉离婚经法院调解劝和后，被告每年向原告交20000元用于家庭日常开支和子女学习生活。2016年初被告提前回家过年，将2016年应交的10000元先给了原告，去年的还差3000元，原告再三催要，被告自己辛苦砍了20多天竹子，卖了2000多元，多数给了原告。被告原来是打过原告，但下手不重。刚结婚2000年左右被告打过原告一次，后来原告也打被告，被告才与原告打架的。被告不喝酒，抽烟，逢年过节打点小牌，没有第三者，没有家庭暴力。被告要检讨自己，因与原告沟通不足造成一些误会，但被告绝对没有家庭暴力。被告不同意离婚，表示以后会善待原告及子女，搞好夫妻关系。被告王某某未向本院提交证据。经庭审质证，被告对原告提交村社证明和派出所证明有异议，对其他证据无异议。本院认为，原告提交的村社证明及派出所出具的证明能证明原被告双方关系、婚后生活状况及2015年1月2日双方曾发生纠纷的事实，本院予以采信；原告其余证据来源合法，客观、真实，能证明案件事实，本院予以采信。经审理查明，原、被告双方于1999年8月经人介绍认识，同年12月4日在雅安市名山区新店镇人民政府登记结婚，婚后男到女方安家。原、被告均系再婚，原告叶某甲再婚前没有子女，被告王某某与前妻育有一子，被告再婚后其子未与原、被告一起生活。2000年7月5日，双方生育长女叶某乙；2009年10月22日，双方生育次女叶某丙。婚后，原告主要在家务农、带小孩；被告长期在外务工。自2006年起，原、被告经村社干部调解，被告每年给付原告3000元用于家庭开支，给付了5年；之后被告每年给付原告10000元，给付了6年，2015年、2016年被告已分别给付原告10000元用于家庭开支。被告因在家时间少，与原告缺少沟通，对原告及子女在时间和经济上照顾较少，加之被告曾殴打原告，双方不能和睦相处。2015年1月5日原告曾起诉离婚，经本院判决不准离婚之后，原告在家务农，被告外出务工，年底被告回家与原告及子女一起度过春节。2016年2月15日，原告再次起诉到法院，要求离婚。本案在审理过程中，本院曾组织双方进行调解，双方意见分歧大，调解未果。本院认为，原告叶某甲与被告王某某自由恋爱、自愿登记结婚，共同生活近十七年，共同养育子女，建立了一定的夫妻感情。因被告长期在外务工，与原告及子女相处时间较少，被告对原告及子女关心不够，双方缺少沟通，加之被告曾对原告采取暴力，不利于夫妻矛盾的缓解。对于被告曾采取暴力方式处理家庭关系，本院予以批评。但需指出的是，被告外出务工亦是为了改善家庭经济，被告表示愿意改正不足，与原告搞好夫妻关系，希望原告能理解被告，给予其弥补的机会。根据《中华人民共和国婚姻法》第三十二条人民法院审理离婚案件，应当进行调解；如感情确已破裂，调解无效，应准予离婚。的规定，人民法院判决准予婚姻当事人离婚应当以双方感情确已破裂为标准。《中华人民共和国民事诉讼法》第六十四条第一款规定：当事人对自己提出的主张有责任提供证据。及《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》第二条规定：当事人对自己提出的诉讼请求所依据的事实或者反驳对方诉讼请求所依据的事实有责任提供证据加以证明。没有证据或者证据不足以证明当事人的事实主张的，由负有举证责任的当事人承担不利后果。原告叶某甲无充分证据证明双方夫妻感情确已破裂，其提出离婚的诉讼请求，证据不足，理由不充分，本院不予支持。本院希望双方珍惜夫妻感情，各自检查不足，妥善处理好夫妻矛盾，共同承担抚养教育未成年子女的责任，互相理解，加强沟通，夫妻间的矛盾也是可以化解的。
#理由
综上，为了维护婚姻家庭的稳定，保护当事人的合法权益，
#裁判依据
依照《中华人民共和国婚姻法》第三十二条、《中华人民共和国民事诉讼法》第六十四条第一款及《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》第二条之规定，判决如下：
#裁判主文
不准原告叶某甲与被告王某某离婚。
#尾部
案件受理费260元，由原告叶某甲负担。如不服本判决，可在判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人的人数提出副本，上诉于四川省雅安市中级人民法院。
===落款===
#署名
代理审判员罗枥;书记员王双艳
#日期
二〇一六年三月三十日
================================================
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省苍溪县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川0824民初715号
===正文===
#首部
原告安某某，女，生于1988年10月11日，汉族，四川省苍溪县人，农村居民。委托代理人邓淑华，四川达权律师事务所律师。被告王某某，男，生于1986年7月20日，汉族，四川省苍溪县人，农村居民。委托代理人罗锐，苍溪县陵江法律服务所法律工作者。本院在审理原告安某某诉被告王某某离婚纠纷一案过程中，原告安某某于2016年3月17日以证据不足为由向本院提出撤诉申请。
#事实
#理由
本院认为，原告提出的撤诉申请是在法律允许的范围内对自己的权利所作的处分，符合法律规定的撤诉条件。
#裁判依据
根据《中华人民共和国民事诉讼法》第一百四十五条之规定，裁定如下：
#裁判主文
准许原告安某某撤回起诉。
#尾部
案件受理费130元，由原告安某某负担。
===落款===
#署名
审判员刘宁;书记员张静
#日期
二〇一六年三月十七日
================================================
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省苍溪县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川0824民初915号
===正文===
#首部
原告安某某：女，1986年2月5日出生，汉族，四川省苍溪县人，农民。委托代理人何朝贵：苍溪县东青法律服务所法律工作者。被告任某某：男，1979年7月27日出生，汉族，四川省苍溪县人，农民。本院在审理安某某与任某某离婚纠纷一案中，原告安某某于2016年3月3日向本院提出撤诉申请。
#事实
#理由
本院认为，原告申请撤诉是在法律范围内对自己权利的处分，未损害他人利益。
#裁判依据
依照《中华人民共和国民事诉讼法》第一百四十五条之规定，裁定如下：
#裁判主文
准许原告安某某撤回起诉。
#尾部
案件受理费130元，由原告负担。
===落款===
#署名
审判员胡勇;书记员谭娅
#日期
二〇一六年三月三日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省安岳县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川2021民初882号
===正文===
#首部
原告安某某，女，生于1993年8月9日，汉族，农民，住四川省安岳县。被告陈某某，男，生于1989年11月04日，汉族，农民，住四川省安岳县。本院在审理原告安某某诉被告陈某某离婚纠纷一案中,原告安某某于2016年3月15日向本院提出撤诉申请。
#事实
#理由
本院认为：原告自愿撤诉，符合法律规定，应予支持。
#裁判依据
依照《中华人民共和国民事诉讼法》第一百四十五条第一款、第一百五十四条第一款第（五）项之规定，裁定如下：
#裁判主文
准许原告安某某撤回起诉。
#尾部
本案案件受理费130元，原告安某某自愿负担。
===落款===
#署名
审判员唐夙隆;书记员唐莉
#日期
二〇一六年三月二十一日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt
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===标题===
#法院名称
四川省宜宾县人民法院
#文书名称
民事判决书
#案号
（2016）川1521民初351号
===正文===
#首部
原告：白某甲。委托代理人：刘秀贵，宜宾县通商法律服务所法律工作者。被告：郑某。委托代理人：张济川，宜宾县观音法律服务所法律工作者。原告白某甲诉被告郑某离婚纠纷一案，本院于2016年3月3日立案受理后，依法由审判员程潺适用简易程序公开开庭进行了审理。原告白某甲及其委托代理人刘秀贵、被告郑某及其委托代理人张济川到庭参加诉讼。本案现已审理终结。
#事实
原告白某甲诉称：原、被告1995年下半年经人介绍相识恋爱，1997年4月2日登记结婚，1998年3月8日生育一子白某乙。原、被告婚前恋爱时间短，草率办理了结婚登记。婚后，双方关系一般，1999年上半年原告便外出浙江打工至今。被告与原告父母关系不好，经常吵闹。原告每次回家与被告彼此都互不理睬，关系形同路人，毫无感情可言，已无法共同生活。请求：1.判令原、被告离婚；2.婚后共同财产有徐家街村门面一个由原、被告平分（折价，得门面方补对方价款，购门面原告父亲白永才出款约90000元在折价分割时扣除）；3.共同债务80000元（徐家信用社贷款）由原、被告共同偿还。被告郑某辩称：一、原告诉讼的离婚理由不实；二、原告诉称的债务情况不实；三、被告不同意与原告离婚。经审理查明：原、被告于1995年下半年经人介绍认识恋爱，1997年4月2日登记结婚。于1998年3月8日生育一子白某乙。婚后，原、被告之间以及被告与原告父母之间常因生活琐事拌嘴、吵闹，致原告向本院起诉离婚。在审理过程中，被告不同意离婚，认为双方有和好机会，但原告坚持离婚，未能调解达成协议。以上事实，有原、被告的身份信息，原、被告的结婚证，婚生子白某乙的户口簿，证人肖俊莲、刘贵从、白永符、白永才的证言及原、被告的陈述予以证实。
#理由
本院认为：原、被告经过一年多恋爱后登记结婚，婚姻基础较好。结婚后，双方建立起了一定的夫妻感情。被告与原告及其父母因生活琐事常有拌嘴、吵闹，致夫妻感情出现危机，但尚未达到夫妻感情确已破裂的程度。现被告极力希望和好夫妻关系，只要原、被告双方能够珍惜夫妻感情，多沟通、交流，互敬互爱，孝敬父母，原、被告的夫妻感情是能够和好的。为此，
#裁判依据
依照《中华人民共和国婚姻法》第三十二条之规定，判决如下：
#裁判主文
不准原告白某甲与被告郑某离婚。
#尾部
案件受理费150元，由原告白某甲负担。如不服本判决，可在判决书送达之日起十五日内向本院递交上诉状，并按对方当事人的人数提出副本，上诉于四川省宜宾市中级人民法院。
===落款===
#署名
审判员程潺;书记员张茂
#日期
二〇一六年三月三十日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省甘洛县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川3435民初58号
===正文===
#首部
原告阿呷某某，女，1988年7月2日出生，彝族，住四川省甘洛县。委托代理人古晓杰，四川衡星律师事务所律师（代理权限为一般代理）。被告阿木某某，男，1976年2月15日出生，彝族，住四川省甘洛县。本院在审理原告阿呷某某与被告阿木某某离婚纠纷一案中，原告阿呷某某于2016年3月21日向本院提出撤诉申请。
#事实
#理由
本院认为，原告的撤诉申请符合有关法律规定，
#裁判依据
依照《中华人民共和国民事诉讼法》第十三条第二款，第一百四十五条第一款，第一百五十四条第一款第（五）项的规定，裁定如下：
#裁判主文
准许原告阿呷某某撤回起诉。
#尾部
案件受理费150.00元，由原告阿呷某某负担。
===落款===
#署名
代理审判员木乃以不;书记员黎朝勇
#日期
二〇一六年三月二十八日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省安县人民法院
#文书名称
民事判决书
#案号
（2016）川0724民初182号
===正文===
#首部
原告阿某某，女，生于1986年2月20日，彝族，农民，四川省甘洛县人，住四川省甘洛县，现住四川省安县。被告薛某某，男，生于1981年8月14日，汉族，农民，四川省安县人，住四川省安县。本院于2015年7月13日立案受理了原告阿某某诉被告薛某某离婚纠纷一案，依法由审判员梁睿适用简易程序公开开庭进行了审理，书记员刘迪担任庭审记录。原告阿某某到庭参加诉讼，被告薛某某经传票传唤拒不到庭参加诉讼，本院依法缺席审理。本案现已审理终结。
#事实
原告阿某某诉称：原、被告于2008年相识恋爱并开始同居生活，双方于2008年10月10日生育一子，取名薛某甲；双方于2013年10月21日在安县民政局登记结婚。因感情不和，双方经常发生矛盾，现原告以夫妻感情破裂为由诉至法院请求判决1、与被告离婚。2、婚生子由原告抚养。被告薛某某缺席未答辩。经审理查明：原、被告于2008年相识恋爱并开始同居生活，双方于2008年10月10日生育一子，取名薛某甲；双方于2013年10月21日在安县民政局登记结婚。因感情不和，双方发生矛盾。现原告以夫妻感情破裂为由诉至法院。由此引起诉讼。以上事实有原告身份证复印件、户口本复印件、结婚证复印件、庭审笔录等证据在卷予以佐证。本院认为：原、被告依法登记结婚，其婚姻关系应受法律保护；虽双方因家庭琐事发生争执，但夫妻之间产生矛盾在所难免，双方应相互理解和尊重，方能使家庭和睦、夫妻幸福；原告没有充分证据证实夫妻感情确已破裂，尚不符合《中华人民共和国婚姻法》第三十二条所规定的应准予离婚的条件，原告要求与被告离婚的诉讼请求，本院不予支持。
#理由
#裁判依据
据此，依照《中华人民共和国民事诉讼法》第一百四十四条、《中华人民共和国婚姻法》第三十二条之规定，判决如下：
#裁判主文
一、不准原告阿某某与被告薛某某离婚；二、驳回原告阿某某的其他诉讼请求。
#尾部
本案案件受理费260.00元，减半收取130.00元，由原告阿某某负担。如不服本判决，可在判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人人数提交副本，上诉于四川省绵阳市中级人民法院。
===落款===
#署名
审判员梁睿;书记员刘迪
#日期
二〇一六年三月十四日
================================================
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省黑水县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川3228民初37号
===正文===
#首部
原告阿某某，女，藏族，生于1971年03月20日，住四川省黑水县。被告卡某某，男，藏族，生于1971年02月04日，住四川省黑水县。
#事实
#理由
本院在审理原告阿某某诉被告卡某某离婚纠纷一案中，因原告阿某某未在规定期限内预交诉讼费，又未提出司法救助申请。
#裁判依据
依照《最高人民法院关于适用﹤中华人民共和国民事诉讼法﹥若干问题的意见》第一百四十三条，《诉讼费用交纳办法》第二十二条的规定，裁定如下：
#裁判主文
本案按撤诉处理。
#尾部
===落款===
#署名
审判员杨波;书记员卢杨
#日期
二〇一六年四月十八日
================================================
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省汉源县人民法院
#文书名称
民事裁定书
#案号
（2016）川1823民初371号
===正文===
#首部
原告阿牛某某，女，生于1974年10月25日，彝族，四川省汉源县人，农民，住四川省汉源县。被告王某，男，生于1975年2月1日，汉族，四川省汉源县人，农民，住四川省汉源县。本院在审理原告阿牛某某与被告王某离婚纠纷一案过程中，原告阿牛某某于2016年4月12日向本院提出撤诉申请。
#事实
#理由
本院认为，原告阿牛某某提出的撤诉申请是在法律允许的范围内对自己的权利所作的处分，符合法律规定的撤诉条件，可予准许。
#裁判依据
据此，依照《中华人民共和国民事诉讼法》第一百四十五条第一款之规定，裁定如下：
#裁判主文
准许原告阿牛某某撤回起诉。
#尾部
本案案件受理费300元，减半收取150元，由原告阿牛某某承担。
===落款===
#署名
审判员胡卫红;书记员张诗涵
#日期
二〇一六年四月十三日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt
================================================
===标题===
#法院名称
四川省乐山市沙湾区人民法院
#文书名称
民事判决书
#案号
（2016）川1111民初128号
===正文===
#首部
原告：阿衣某某，女，1990年6月22日出生，彝族，农民。委托代理人：阿木某某（系原告之父），男，1966年3月2日出生，彝族，农民。被告：吴某甲，男，1986年11月24日出生，汉族，农民。原告阿衣某某诉被告吴某甲离婚纠纷一案，本院于2016年1月25日受理后，依法组成合议庭，于2016年3月4日公开开庭进行了审理。原告阿衣某某及被告委托代理人阿木某某、被告吴某甲到庭参加诉讼。本案现已审理终结。
#事实
原告阿衣某某诉称：2008年10月，原告与被告吴某甲在乐山市相识自由恋爱，双方于2009年9月3日在甘洛县胜利乡民政局办理了结婚登记手续，领取结婚证，于2009年12月11日共育一女，取名吴某乙（现年满6周岁）。由于原告生育了女孩，被告及家人嫌弃原告，双方吵架，被告更是经常找借口与原告发生纠纷，甚至动手殴打原告。2013年5月2日，被告以原告不给钱为由便殴打原告，原告无法忍受遂回甘洛县娘家居住至今。期间，被告一直未与原告电话联系。原、被告双方无夫妻共同财产及共同债权债务。综上，原、被告双方夫妻感情确已破裂，再也无共同生活的可能。现原告起诉来院请求依法判决：1、准予原、被告离婚；2、婚生女儿吴某乙由原告抚养，被告从离婚之月起每月支付女儿吴某乙抚养费1，000.00元。被告吴某甲辩称：原告诉称被告对原告及女儿不闻不问，未尽责任及婚后殴打原告不实，被告与原告结婚后对原告及家庭尽职尽责，双方夫妻感情并未破裂，被告不同意离婚；在被告与原告在乐山市工作并在乐山市租房居住生活期间，原告曾因房东催交房租与房东吵起来并扬言要杀了房东，被告当时吼了原告，原告说被告未帮她即离开原告，后来电话也不接，被告到原告工作的地方找原告了解到原告辞职了。原告为此告知了原告的父母，原告的父母说不知道，他们也一直联系。如此，原告有一年音讯全无；原告诉称被告因原告生育了女儿而嫌弃原告不实，事实是自女儿出生至今，女儿被原告的父母争抢了三次，且称如果吴某乙是男孩，他们就不要，因吴某乙是女孩就要（彝族风俗女子出嫁可得很多彩礼钱），不会让被告带走女儿，甚至不让被告见女儿；关于女儿的抚养，原告未尽到母亲的责任，原告到处赌博，不高兴便会打女儿，且工作又不固定。原告的父母属于文盲，原告的父亲喝醉酒便会打家里人。因此，女儿吴某乙随被告生活会更利于女儿的健康成长；关于夫妻共同财产、共同债权债务，原、被告无夫妻共同财产及共同债权，但有共同债务8，357.75元。此外，被告在结婚当日向原告给付了10，000.00元彩礼，被告主张原告退还。至于，原告对外举债2，000.00元系赌债，应由原告个人偿还。经审理查明：原、被告于2008年10月相识并自由恋爱，于2009年9月3日在甘洛县胜利乡民政局登记结婚，于2009年12月11日共育一女，取名吴某乙（现年满6周岁）。婚后至2013年5月原、被告夫妻关系较好。后双方在家庭生活琐事及女儿抚育上产生矛盾。现原告以因被告生育了女孩，遭到被告及家人嫌弃，进而双方吵架，且被告经常找借口与原告发生纠纷，甚至动手殴打原告，被告无法忍受遂回甘洛县娘家居住至今，夫妻感情确已破裂，再也无共同生活的可能为由向本院提起离婚诉讼。庭审中，被告认为被告与原告夫妻感情并未破裂，被告不同意离婚。上述事实，有原、被告双方当事人的陈述、申请结婚登记声明书、结婚证登记审查处理表、结婚证等证据证实。
#理由
本院认为，人民法院审理离婚案件，应当进行调解；如感情确已破裂，应准予离婚。原、被告相识后自由恋爱，恋爱后自愿登记结婚，有一定的感情基矗原、被告双方在家庭生活琐事及女儿抚育上产生矛盾，但不足以影响夫妻感情生活。只要双方彼此放宽心胸理解对方，多沟通、多倾诉，互谅互让，在今后的日常生活中相互关心、相互体贴，珍惜夫妻感情，各自为家庭及抚育女儿尽职尽责，相信原、被告会重归于好，夫妻会幸福美满的。原告诉称因被告生育了女孩，遭到被告及家人嫌弃，进而双方吵架，且被告经常找借口与原告发生纠纷，甚至动手殴打原告，被告无法忍受遂回甘洛县娘家居住至今，夫妻感情确已破裂，再也无共同生活的可能，未提供相关证据予以证实，该诉称缺乏事实依据，本院不予支持。原告认为夫妻感情确已破裂，没有提供证据予以证实，其离婚请求，本院不予支持。为此，
#裁判依据
依照《中华人民共和国婚姻法》第三十二条第二款之规定，判决如下：
#裁判主文
不准原告阿衣某某与被告吴某甲离婚。
#尾部
本案案件受理费260元、公告费260元，合计520元（原告阿衣某某已预交），由原告阿衣某某负担260元（已交），被告吴某甲负担260元（被告吴某甲于本判决生效后七日内直接向原告阿衣某某支付）。如不服本判决，可在判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人或代表人的人数提出副本，上诉于四川省乐山市中级人民法院。
===落款===
#署名
审判长马太庆;审判员杨英;人民陪审员王全珍;书记员程静
#日期
二〇一六年四月十一日
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FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case.py
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#coding:utf-8
import sys
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lines=[]
for line in f:
line=line.replace(' ','').replace(r'\t','')
if '<style' in line or 'TABLE' in line: # 个别样本有噪音
continue
line=line.strip().decode('GB18030')
if u'据此' in line and u'《' in line:
index=line.index(u'据此')
elif u'依照《' in line and u'《' in line:
index=line.index(u'依照《')
elif u'根据《' in line and u'《' in line:
index=line.index(u'根据《')
elif u'依据《' in line and u'《' in line:
index=line.index(u'依据《')
else:
index=-1
if index!=-1:
line1=line[:index]
line2=line[index:]
lines.append(line1)
lines.append(line2)
else:
lines.append(line)
return lines
def find_line_no(lines, s, flag): # 根据关键字s在lines中寻找对应的行 flag False 倒序寻找
line_no = -1
for i, line in enumerate(lines):
try:
line.index(s)
line_no = i
if s in [u'审判杨刚',u'院长吴颖', u'执行员曹海燕',u'审判长', u'审判员',u'审理员',u'陪审员'] and len(line) > 20:#长度大于20，找到的不算
line_no = -1
continue
if flag:
return line_no
except:
continue
return line_no #-1表示没找到
def cut_case(filename): # 按规则切分文本
print filename
lines=get_text(filename)
# 标题
title={}
if len(lines)<3:
return []
title['fayuan_name']=lines[0]
title['wenshu_name']=lines[1]
title['anhao']=lines[2]
# 落款
luokuan={}
luokuan_begin_no = find_line_no(lines, u'院长', True)
if luokuan_begin_no == -1:
luokuan_begin_no = find_line_no(lines, u'审判长', True)
if luokuan_begin_no==-1:
luokuan_begin_no=find_line_no(lines,u'审判杨刚',True)
if luokuan_begin_no==-1:
luokuan_begin_no=find_line_no(lines,u'执行员',True)
if luokuan_begin_no==-1:
luokuan_begin_no=find_line_no(lines,u'陪审员',True)
if luokuan_begin_no==-1:
luokuan_begin_no=find_line_no(lines,u'审理员',True)
if luokuan_begin_no==-1:
luokuan_begin_no=find_line_no(lines,u'审判员',True)
# print len(lines[luokuan_begin_no])
# print lines[luokuan_begin_no]
luokuan_end_no = find_line_no(lines[luokuan_begin_no:], u'书记员', False)
if luokuan_end_no!=-1:
luokuan_end_no+=luokuan_begin_no
print luokuan_begin_no,luokuan_end_no
# lines=lines[:luokuan_end_no+1]
date1=find_line_no(lines[luokuan_begin_no:luokuan_end_no+1],u'年',False)
date2=find_line_no(lines[luokuan_begin_no:luokuan_end_no+1],u'月',False)
date3=find_line_no(lines[luokuan_begin_no:luokuan_end_no+1],u'日',False)
# print date1,date2,date3
if date1==date2==date3!=-1:
date=lines[luokuan_begin_no:luokuan_end_no+1][date1]
else:
date=''
shuming = ';'.join(lines[luokuan_begin_no: luokuan_begin_no+date1]+lines[luokuan_begin_no+date1+1:luokuan_end_no+1])
luokuan['date']=date
luokuan['shuming']=shuming
# 正文
main_content={}
# ==尾部
match = re.search(ur'(受理|诉讼|减半)(.{,20})(\d+元|免收)', ''.join(lines[:luokuan_begin_no][::-1]))
if match:
s = match.group()
weibu_begin_no = find_line_no(lines[:luokuan_end_no+1], s, False) #尾部第一行行号
weibu=''.join(lines[weibu_begin_no:luokuan_begin_no])
else:
# print 'yes'
if u'上述' in lines[luokuan_begin_no-1]:
weibu_begin_no=luokuan_begin_no-1
else:
weibu_begin_no=luokuan_begin_no
weibu=''.join(lines[weibu_begin_no:luokuan_begin_no])
# print weibu_begin_no
main_content['weibu']=weibu
#==裁判主文
caipan_begin_no=find_line_no(lines[:weibu_begin_no],u'判决如下',False)
if caipan_begin_no==-1:
caipan_begin_no=find_line_no(lines[:weibu_begin_no],u'裁定如下',False)
if caipan_begin_no==-1:
caipan_begin_no=find_line_no(lines[:weibu_begin_no],u'本院认为',False)
if caipan_begin_no!=-1:
caipan_begin_no+=1
if caipan_begin_no==-1:
caipan_zhuwen=''
else:
caipan_zhuwen=''.join(lines[caipan_begin_no+1:weibu_begin_no])
main_content['caipan_zhuwen']=caipan_zhuwen
#==裁判依据
caipan_yiju=lines[caipan_begin_no]
main_content['caipan_yiju']=caipan_yiju
#==理由
liyou=lines[caipan_begin_no-1]
main_content['liyou']=liyou
#==首部
shoubu_end_no=find_line_no(lines[:luokuan_end_no+1],u'审理终结。',True)
if shoubu_end_no==-1:
shoubu_end_no=find_line_no(lines[:luokuan_end_no+1],u'撤诉申请。',True)
if shoubu_end_no==-1:
shoubu_end_no=find_line_no(lines[:luokuan_end_no+1],u'诉称：',True)
if shoubu_end_no!=-1:
shoubu_end_no-=1
if shoubu_end_no>=caipan_yiju or shoubu_end_no==-1:
shoubu_end_no=caipan_begin_no-2
shoubu=''.join(lines[3:shoubu_end_no+1])
main_content['shoubu']=shoubu
#==事实
shishi=''.join(lines[shoubu_end_no+1:caipan_begin_no-1])
main_content['shishi']=shishi
# print filename
return [title,main_content,luokuan]
def write2file_cut(target_path,item):
filename=item[0]
contents=item[1] # [title,zhengwen,luokuan]
title=contents[0] # title
main_content=contents[1] # main
luokuan=contents[2] # luokuan
fayuan_name,wenshu_name,anhao=title['fayuan_name'],title['wenshu_name'],title['anhao']
shoubu=main_content['shoubu']
shishi=main_content['shishi']
liyou=main_content['liyou']
caipan_yiju=main_content['caipan_yiju']
caipan_zhuwen=main_content['caipan_zhuwen']
weibu=main_content['weibu']
date,shuming=luokuan['date'],luokuan['shuming']
contents=[fayuan_name,wenshu_name,anhao,shoubu,shishi,liyou,caipan_yiju,caipan_zhuwen,weibu,
shuming,date]
f=open(target_path+os.sep+filename,'w')
f.write('===标题===\n')
f.write('#法院名称\n')
f.write(contents[0]+'\n')
f.write('#文书名称\n')
f.write(contents[1]+'\n')
f.write('#案号\n')
f.write(contents[2]+'\n')
f.write('===正文===\n')
f.write('#首部\n')
f.write(contents[3]+'\n')
f.write('#事实\n')
f.write(contents[4]+'\n')
f.write('#理由\n')
f.write(contents[5]+'\n')
f.write('#裁判依据\n')
f.write(contents[6]+'\n')
f.write('#裁判主文\n')
f.write(contents[7]+'\n')
f.write('#尾部\n')
f.write(contents[8]+'\n')
f.write('===落款===\n')
f.write('#署名\n')
f.write(contents[9]+'\n')
f.write('#日期\n')
f.write(contents[10]+'\n')
f.close()
def main(source_path,target_path):
if not os.path.exists(target_path):
os.mkdir(target_path)
case_list=[]
filenames=os.listdir(source_path)
for filename in filenames:
contents=cut_case(source_path+os.sep+filename)
if len(contents)>0:
case_list.append([filename.decode('GB18030'),contents])
for item in case_list:
write2file_cut(target_path,item)
print len(case_list)
# print error_count
if __name__ == '__main__':
source_path,target_path=sys.argv[1],sys.argv[2]
main(source_path,target_path)
================================================
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/模块分割说明文档.txt
================================================
婚姻类案件模块分割：
输入：原始目录(hunyin_case)，分割目录 (split_case)
输出：将原始目录的文件内容分割成标题、首部、事实、理由、裁判依据、裁判全文、尾部和落款(包括署名和日期)共7个部分写入分割目录中对应的文件。
一、预处理（get_text函数）
将原始文件内容中的空白符去掉，将GB18030文本解码成unicode，以方便处理。由于裁判依据和事实可能在同一行，先寻找“依照《”、“根据《”、“依据《”等关键词，将该行从关键词处分成两行，以便后续的分割。
二、模块分割（cut_case函数）
1.标题：0,1,2三行为标题
2.落款开始：用关键词“院长”、“执行员”、“审判长”、 “审判员”、“审理员”、“陪审员”等，寻找文档中第一次出现这些关键词且该行字符数小于20的行，返回行号luokuan_begin_no。
3.落款结束：用关键词“书记员”，寻找文档中最后一次出现该关键词的行，返回行号luokuan_end_no。同时删除落款后面的附录部分。
4.首部开始：第3行
5.首部结束：用关键词“审理终结。”、“撤诉申请。”等，寻找文档中第一次出现这些关键词的行，返回行号shoubu_end_no。
6.事实：首部和理由之间的部分为事实。
6.理由开始：用关键词“本院认为”, “本院在审理”,“本院审理认为”, “本院在受理”等，寻找文档中最后一次出现这些关键词的行，返回行号liyou_begin_no。如果没有找到，返回裁判依据上一行行号liyou_begin_no = caipanyiju_begin_no - 1
7.理由结束：caipanyiju_begin_no-1
8.裁判依据开始：用关键词“裁定如下：”, “判决如下”,“依照《”, “根据《”，“依法应予准许”，“符合《”等，寻找文档中最后一次出现这些关键词的行，返回行号caipanyiju_begin_no。裁判依据一般只有一行。
9.尾部开始：先用正则表达式“(受理|诉讼|减半)(.{,20})(\d+元|免收)”，从最后一行开始寻找符合该正则表达式的行，并返回行号weibu_begin_no。如果没有找到符合条件的行，返回落款开始的行号weibu_begin_no = luokuan_begin_no
10.尾部结束：luokuan_begin_no-1
三、写入文件
各部分提取出来后，按照标题、首部、事实、理由、裁判依据、裁判全文、尾部和落款的顺序写入分割文档目录中对应文档。
四、运行命令
1.首先安装文件夹中的Anzconda.exe
2.在当前目录下打开命令行,输入命令：python split_case.py source_path target_path
注1：source_path:需要切分的婚姻类法律文书的文件夹名 target_path：切分后文件保存的文件夹名字
eg. python split_case.py hunyin_case split_case 其中hunyin_case是我们处理后待切分的文件集 split_case是切分后的文件集。
注2：目前我们只对婚姻类案件进行了分析，hunyin_case中是我们抽取出的婚姻类法律案件。
语料下载 http://download.csdn.net/detail/u013303789/9765344
================================================
FILE: 法律文档—法律条文推荐/MemNN_classifier.py
================================================
#coding:utf-8
# 使用MemNN训练模型 在测试集上调参
from __future__ import print_function
from keras.models import Sequential,Model,load_model
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers import Activation, Dense, Merge, Permute, Dropout,Input,merge
from keras.layers import LSTM
from keras.utils.data_utils import get_file
from keras.utils.visualize_util import plot
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from functools import reduce
import tarfile
import numpy as np
import re
import cPickle
import os
import eval_functions
np.random.seed(1111)
# 根据案件id得到该案件涉及的法律条文[前50的法律条文]【的id，排序后，id从0开始...】
def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
pieces=[]
for i,item in enumerate(sorted(new_all_pieces_count_dict.items(),\
key=lambda x:x[1][0],reverse=True)[:50]):
if sid in item[1][1]:
# pieces.append(item[0]) # 法律条文的内容
pieces.append(i) # 法律条文的序号
return pieces
# 得到stories [[stories,question,answer],...]
def get_stories(s_index,e_index,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_count_dict):
documents=[]
# 前50的法律条文的内容 合并
stories=reduce(lambda x,y:x+y,top_50_law_text,[]) # [w0,w1,...]
for i in range(s_index,e_index): # contents中的起始结束序号 i为案件的序号
question=contents[i].split() # 案件描述信息 [w0,w1,w2,...]
labels=get_each_case_laws(i,new_all_pieces_count_dict) # 标签 [11,27,34]
answers=[0]*50 # 序列化
for k in labels:
answers[k]=1
documents.append([stories,question,answers])
# print(i)
return documents
# 生成词典
def get_vocab(train_stories,test_stories,test_stories2):
vocab=sorted(reduce(lambda x,y:x|y,(set(story+q) for story,q,answer\
in train_stories+test_stories+test_stories2)))
return vocab
def vectorize_stories(data,word_idx,story_maxlen,query_maxlen):
X=[]
Xq=[]
Y=[]
for story,query,answer in data:
x=[word_idx[w] for w in story] # 将story转化为矩阵
xq=[word_idx[w] for w in query]
y=np.array(answer)
X.append(x)
Xq.append(xq)
Y.append(y)
return (pad_sequences(X,maxlen=story_maxlen),
pad_sequences(Xq,maxlen=query_maxlen),np.array(Y))
# End-To-End MemNet
def Mem_Model(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size):
input_encoder_m=Input(shape=(story_maxlen,),dtype='int32',name='input_encoder_m')
x=Embedding(output_dim=64,input_dim=vocab_size,input_length=story_maxlen)(input_encoder_m)
x=Dropout(0.5)(x)
question_encoder=Input(shape=(query_maxlen,),dtype='int32',name='question_encoder')
y=Embedding(output_dim=64,input_dim=vocab_size,input_length=query_maxlen)(question_encoder)
y=Dropout(0.5)(y)
z=merge([x,y],mode='dot',dot_axes=[2,2])
# z=merge([x,y],mode='sum')
match=Activation('softmax')(z)
input_encoder_c=Input(shape=(story_maxlen,),dtype='int32',name='input_encoder_c')
c=Embedding(output_dim=query_maxlen,input_dim=vocab_size,input_length=story_maxlen)(input_encoder_c)
c=Dropout(0.5)(c)
response=merge([match,c],mode='sum')
w=Permute((2,1))(response)
answer=merge([w,y],mode='concat',concat_axis=-1)
lstm=LSTM(32)(answer)
lstm=Dropout(0.5)(lstm)
main_loss=Dense(50,activation='sigmoid',name='main_output')(lstm)
model=Model(input=[input_encoder_m,question_encoder,input_encoder_c],output=main_loss)
return model
def Mem_Model2(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size):
input_encoder_m = Sequential()
input_encoder_m.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=128,
input_length=story_maxlen))
input_encoder_m.add(Dropout(0.5))
# output: (samples, story_maxlen, embedding_dim)
# embed the question into a sequence of vectors
question_encoder = Sequential()
question_encoder.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=128,
input_length=query_maxlen))
question_encoder.add(Dropout(0.5))
# output: (samples, query_maxlen, embedding_dim)
# compute a 'match' between input sequence elements (which are vectors)
# and the question vector sequence
match = Sequential()
match.add(Merge([input_encoder_m, question_encoder],
mode='dot',
dot_axes=[2, 2]))
match.add(Activation('softmax'))
plot(match,to_file='model_1.png')
# output: (samples, story_maxlen, query_maxlen)
# embed the input into a single vector with size = story_maxlen:
input_encoder_c = Sequential()
# input_encoder_c.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
# output_dim=query_maxlen,
# input_length=story_maxlen))
input_encoder_c.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=query_maxlen,
input_length=story_maxlen))
input_encoder_c.add(Dropout(0.5))
# output: (samples, story_maxlen, query_maxlen)
# sum the match vector with the input vector:
response = Sequential()
response.add(Merge([match, input_encoder_c], mode='sum'))
# output: (samples, story_maxlen, query_maxlen)
response.add(Permute((2, 1))) # output: (samples, query_maxlen, story_maxlen)
plot(response,to_file='model_2.png')
# concatenate the match vector with the question vector,
# and do logistic regression on top
answer = Sequential()
answer.add(Merge([response, question_encoder], mode='concat', concat_axis=-1))
# the original paper uses a matrix multiplication for this reduction step.
# we choose to use a RNN instead.
answer.add(LSTM(64))
# one regularization layer -- more would probably be needed.
answer.add(Dropout(0.5))
answer.add(Dense(50))
# we output a probability distribution over the vocabulary
answer.add(Activation('sigmoid'))
return answer
# 根据预测的概率 将大于等于k的视作1
def get_labels_by_probs(prob_list,k):
label_list=[]
for prob in prob_list:
label=[1 if item>=k else 0 for item in prob]
label_list.append(label)
return label_list
def generate_arrays(inputs_train,queries_train,answers_train):
while 1:
for i in inputs_train:
yield ([inputs_train[i],queries_train[i],inputs_train[i]],answers_train[i])
# 合并real_labels和pred_labels 供计算评价指标使用
def merge_labels(real_labels,pred_labels):
all_case_labels=[]
for i in range(len(real_labels)): # 1000
all_case_labels.append([list(real_labels[i]),pred_labels[i]])
return all_case_labels
def write2file(filename,flag,epoch,result,hloss,Accuracy):
f=open(filename,'a')
f.write('----flag:%s--epoch:%d------\n' %(flag,epoch))
f.write('ave_p:%.3f\n' %(result['ave_p']))
f.write('ave_r:%.3f\n' %(result['ave_r']))
f.write('ave_f:%.3f\n' %(result['ave_f']))
f.write('subAcc:%.3f\n' %(result['subAcc']))
f.write('hloss:%.3f\n' %(hloss))
f.write('Accuracy:%.3f' %(Accuracy))
f.write('---------------------------\n')
f.close()
def main():
model_path='../new_model_2'
# 导入相关模型
# {xx法xx条:[涉及该法律的案件个数,[id1,id2,...]]} 案件id从0开始 0~10131 共计10132个案件 法律条款914条
new_all_pieces_count_dict=cPickle.load(open(model_path+os.sep+'new_all_pieces_count_dict.pkl'))
# [item1,item2,...] item 案件的首部+事实部分 序号即为dict中的id 共有10132个案件
# 相当于questions 10132个 列表
contents=cPickle.load(open(model_path+os.sep+'split_contents_new.pkl')) # 已分词
# my_model=gensim.models.Word2Vec.load(r'Model/model.m')
# 50条法律条文的内容
top_50_law_text=cPickle.load(open(model_path+os.sep+'split_law_text.pkl'))
top_50_law_text=[item.split() for item in top_50_law_text]
#===========================
print('len(new_all_pieces_count_dict):',len(new_all_pieces_count_dict))
print('len(contents):',len(contents))
print('len(law_text):',len(top_50_law_text))
# print top_50_law_text[1]
# 得到每个样本的标签 multi-label 从0编号
# pieces=get_each_case_laws(0,new_all_pieces_count_dict)
# print pieces # [0,2,...]
train_stories=get_stories(280,1000,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_count_dict)
test_stories=get_stories(200,280,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_count_dict)
test_stories2=get_stories(0,200,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_count_dict)
# test_stories2=get_stories(8000,10000,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_count_dict)
print('len(train_stories):',len(train_stories))
print('len(test_stories):',len(test_stories))
print('len(test_stories2):'),len(test_stories2)
# print train_stories[0][0]
# print train_stories[0][1]
# print train_stories[0][2]
# pieces=get_each_case_laws(0,new_all_pieces_count_dict)
# print pieces # [0,2,...]
# 根据train_stories和test_stories生成词典
vocab=get_vocab(train_stories,test_stories,test_stories2)
vocab_size=len(vocab)
print('vocab_size:',vocab_size)
# story_maxlen=max(map(len,(x for x,_,_ in train_stories+test_stories)))
# query_maxlen=max(map(len,(x for _,x,_ in train_stories+test_stories)))
story_maxlen=1000
query_maxlen=1000
print('-')
print('Vocab size:', vocab_size, 'unique words')
print('Story max length:', story_maxlen, 'words')
print('Query max length:', query_maxlen, 'words')
print('Number of training stories:', len(train_stories))
print('Number of test stories:', len(test_stories))
print('Number of test stories2:', len(test_stories2))
print('-')
# 将词特征转化为 vector
word_idx=dict((c,i) for i,c in enumerate(vocab)) # 字典下标从0开始
inputs_train, queries_train, answers_train = vectorize_stories(train_stories, word_idx, story_maxlen, query_maxlen)
inputs_test, queries_test, answers_test = vectorize_stories(test_stories, word_idx, story_maxlen, query_maxlen)
inputs_test2, queries_test2, answers_test2 = vectorize_stories(test_stories2, word_idx, story_maxlen, query_maxlen)
print('-')
print('inputs: integer tensor of shape (samples, max_length)')
print('inputs_train shape:', inputs_train.shape)
print('inputs_test shape:', inputs_test.shape)
print('inputs_test2 shape:', inputs_test2.shape)
print('-')
print('queries: integer tensor of shape (samples, max_length)')
print('queries_train shape:', queries_train.shape)
print('queries_test shape:', queries_test.shape)
print('queries_test2 shape:', queries_test2.shape)
print('-')
print('answers: binary (1 or 0) tensor of shape (samples, vocab_size)')
print('answers_train shape:', answers_train.shape)
print('answers_test shape:', answers_test.shape)
print('answers_test2 shape:', answers_test2.shape)
print('-')
print('Compiling...')
model=Mem_Model2(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size)
# model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
plot(model,to_file='model.png')
nb_epoch=100
for i in range(nb_epoch):
model.fit([inputs_train,queries_train,inputs_train],answers_train,
batch_size=16,nb_epoch=1,verbose=1,
validation_data=([inputs_test2, queries_test2, inputs_test2], answers_test2))
print('epoch:%d' %(i+1))
# 验证集
prob_list=model.predict_proba([inputs_test,queries_test,inputs_test],batch_size=32)
pred_labels=get_labels_by_probs(prob_list,0.5)
all_case_labels=merge_labels(answers_test,pred_labels)
result=eval_functions.get_PRF_subAcc(all_case_labels) # P R F subAcc
print('ave_p:',result['ave_p'])
print('ave_r:',result['ave_r'])
print('ave_f:',result['ave_f'])
print('subAcc:',result['subAcc'])
hloss=eval_functions.get_hloss(all_case_labels) # hloss
print('hloss:',hloss)
# print all_case_labels[0][0]
# print all_case_labels[0][1]
Accuracy=eval_functions.get_Accuracy(all_case_labels) # Accuracy
print('Accuracy:',Accuracy)
write2file('result.txt','val',i+1,result,hloss,Accuracy)
# 测试集
prob_list=model.predict_proba([inputs_test2,queries_test2,inputs_test2],batch_size=32)
pred_labels=get_labels_by_probs(prob_list,0.5)
all_case_labels=merge_labels(answers_test2,pred_labels)
result=eval_functions.get_PRF_subAcc(all_case_labels) # P R F subAcc
print('ave_p:',result['ave_p'])
print('ave_r:',result['ave_r'])
print('ave_f:',result['ave_f'])
print('subAcc:',result['subAcc'])
hloss=eval_functions.get_hloss(all_case_labels) # hloss
print('hloss:',hloss)
# print all_case_labels[0][0]
# print all_case_labels[0][1]
Accuracy=eval_functions.get_Accuracy(all_case_labels) # Accuracy
print('Accuracy:',Accuracy)
write2file('result.txt','test',i+1,result,hloss,Accuracy)
model.save('model/MemNN_model_epoch-%d.h5' %(i+1)) # 保存模型 包含结构、权重
# model=load_model('model/MemNN_model_epoch-1.h5')
'''
nb_epoch=60
model.fit([inputs_train, queries_train, inputs_train], answers_train,
batch_size=16,nb_epoch=nb_epoch,verbose=1,
validation_data=([inputs_test, queries_test, inputs_test], answers_test))
# with open('model.json','w') as f:
# f.write(model.to_json())
# model.save_weights('weights.hdf5')
# for item in answers_test:
# print(item)
print(answers_test[7])
#验证集
prob_list=model.predict_proba([inputs_test,queries_test,inputs_test],batch_size=32)
print(prob_list[7])
# p_class=model.predict_classes([inputs_test,queries_test,inputs_test],batch_size=32)
# print(p_class[7])
# score=model.evaluate([inputs_test,queries_test,inputs_test],answers_test,verbose=1,
# batch_size=32)
# print(score)
# model.save('MemNN_model_epoch-%d.hdf5' %(nb_epoch)) # 保存模型 包含结构、权重
# cPickle.dump(model,open('MemNN_model.pkl','w'))
# model=load_model('MemNN_model.hdf5') #导入模型 可接着训练
pred_labels=get_labels_by_probs(prob_list,0.5)
# cPickle.dump(answers_test,open('real_labels.pkl','w'))
# cPickle.dump(pred_labels,open('pred_labels.pkl','w'))
all_case_labels=merge_labels(answers_test,pred_labels) # [[real_labels,pred_labels],...]
cPickle.dump(all_case_labels,open('all_case_labels.pkl','w'))
result=eval_functions.get_PRF_subAcc(all_case_labels) # P R F subAcc
print('ave_p:',result['ave_p'])
print('ave_r:',result['ave_r'])
print('ave_f:',result['ave_f'])
print('subAcc:',result['subAcc'])
hloss=eval_functions.get_hloss(all_case_labels) # hloss
print('hloss:',hloss)
# print all_case_labels[0][0]
# print all_case_labels[0][1]
Accuracy=eval_functions.get_Accuracy(all_case_labels) # Accuracy
print('Accuracy:',Accuracy)
###################################################################
##测试
# test_data=cPickle.load(open('test_data.pkl'))
# inputs_test2,queries_test2,answers_test2=test_data[0],test_data[1],test_data[2]
prob_list=model.predict_proba([inputs_test2,queries_test2,inputs_test2],batch_size=32)
# print(prob_list[7])
pred_labels=get_labels_by_probs(prob_list,0.5)
# cPickle.dump(answers_test,open('real_labels.pkl','w'))
# cPickle.dump(pred_labels,open('pred_labels.pkl','w'))
all_case_labels=merge_labels(answers_test2,pred_labels) # [[real_labels,pred_labels],...]
cPickle.dump(all_case_labels,open('all_test_case_labels.pkl','w'))
result=eval_functions.get_PRF_subAcc(all_case_labels) # P R F subAcc
print('ave_p:',result['ave_p'])
print('ave_r:',result['ave_r'])
print('ave_f:',result['ave_f'])
print('subAcc:',result['subAcc'])
hloss=eval_functions.get_hloss(all_case_labels) # hloss
print('hloss:',hloss)
# print all_case_labels[0][0]
# print all_case_labels[0][1]
Accuracy=eval_functions.get_Accuracy(all_case_labels) # Accuracy
print('Accuracy:',Accuracy)
'''
if __name__ == '__main__':
main()
================================================
FILE: 法律文档—法律条文推荐/baseline_random/all_case_labels.pkl
================================================
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├── README.md
├── 法律文书切分程序及说明文档/
│ ├── hunyin_case/
│ │ ├── 168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt
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├── root_# 首部_1_# 裁判 主文_0.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 主文_1.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 依据_0.txt
├── root_# 首部_1_# 裁判 依据_1.txt
├── test_tfidf.py
└── 聚类总结.txt
SYMBOL INDEX (222 symbols across 30 files)
FILE: 法律文书切分程序及说明文档/split_case.py
function get_text (line 8) | def get_text(filename):
function find_line_no (line 35) | def find_line_no(lines, s, flag): # 根据关键字s在lines中寻找对应的行 flag False 倒序寻找
function cut_case (line 51) | def cut_case(filename): # 按规则切分文本
function write2file_cut (line 153) | def write2file_cut(target_path,item):
function main (line 201) | def main(source_path,target_path):
FILE: 法律文档—法律条文推荐/MemNN_classifier.py
function get_each_case_laws (line 22) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function get_stories (line 32) | def get_stories(s_index,e_index,contents,top_50_law_text,new_all_pieces_...
function get_vocab (line 47) | def get_vocab(train_stories,test_stories,test_stories2):
function vectorize_stories (line 52) | def vectorize_stories(data,word_idx,story_maxlen,query_maxlen):
function Mem_Model (line 67) | def Mem_Model(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size):
function Mem_Model2 (line 106) | def Mem_Model2(story_maxlen,query_maxlen,vocab_size):
function get_labels_by_probs (line 165) | def get_labels_by_probs(prob_list,k):
function generate_arrays (line 172) | def generate_arrays(inputs_train,queries_train,answers_train):
function merge_labels (line 178) | def merge_labels(real_labels,pred_labels):
function write2file (line 184) | def write2file(filename,flag,epoch,result,hloss,Accuracy):
function main (line 196) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/baseline_random/eval_functions.py
function createPRF_me (line 7) | def createPRF_me(real_label,pred_label): # 计算prf值 写入文件 rate ig 比率
function get_PRF_subAcc (line 51) | def get_PRF_subAcc(all_case_laebls):
function get_per_hloss (line 77) | def get_per_hloss(list1,list2): # 计算单个样本的汉明损失
function get_hloss (line 87) | def get_hloss(all_case_laebls): # 计算测试集的hloss
function get_Accuracy (line 96) | def get_Accuracy(all_case_laebls):
function main (line 111) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/baseline_random/top10labels.py
function create_pred_label_top10 (line 9) | def create_pred_label_top10(answers_test):
function create_pred_label_by_random (line 16) | def create_pred_label_by_random(answers_test):
function create_all_case_labels (line 23) | def create_all_case_labels(answers_test,pred_labels):
function main (line 29) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/extract_caipanyiju.py
function readFromFile (line 14) | def readFromFile(filename): # 读文件
function get_info (line 22) | def get_info(contents): # 提取每个案件的首部 事实信息 和 裁判依据
function write2file (line 35) | def write2file(fname,res_list): # 写入文件
function main (line 42) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/get_all_laws.py
function merge_laws (line 9) | def merge_laws(laws_list): # key:xx法xx条 value:包含该法律条文的案件号
function digit2chinese (line 39) | def digit2chinese(digit): # 将数字转换为汉字 最多考虑百位
function remove_punct (line 56) | def remove_punct(piece): # 法律条文处理
function merge_same_laws (line 124) | def merge_same_laws(all_pieces_count_dict): # 合并相同的法律条文
function get_each_case_laws (line 141) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function get_nums_by_del_some_pieces (line 150) | def get_nums_by_del_some_pieces(k,new_all_pieces_count_dict):
function get_counts_of_laws (line 162) | def get_counts_of_laws(new_all_pieces_count_dict): # 统计xx法出现的情况
function write2file (line 177) | def write2file(idict,filename): # 将laws和pieces的字典写入文件
function main (line 184) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/Model/embedding.py
class MySentences (line 5) | class MySentences(object):
method __init__ (line 6) | def __init__(self,contents):
method __iter__ (line 8) | def __iter__(self):
function main (line 15) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/em_lstm.py
class Document (line 12) | class Document:
method __init__ (line 13) | def __init__(self,polarity,words):
function get_each_case_laws (line 18) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function make_documents (line 28) | def make_documents(icontent,polarity): # 生成documents 最大熵分类器的套路
function make_document_per_case (line 39) | def make_document_per_case(icontent,polarity_list):
function get_contents_documents (line 52) | def get_contents_documents(id_list,polarity,contents): # 根据idlist从conte...
function get_contents_documents_for_test (line 61) | def get_contents_documents_for_test(test_id_list,pos_id_list,neg_id_list...
function split_case_by_law_1 (line 73) | def split_case_by_law_1(new_all_pieces_count_dict,law):
function split_case_by_law_2 (line 103) | def split_case_by_law_2(new_all_pieces_count_dict,law):
function get_trains_tests_order_by_polarity (line 138) | def get_trains_tests_order_by_polarity(law,new_all_pieces_count_dict,con...
function get_trains_tests_order_by_caseId (line 191) | def get_trains_tests_order_by_caseId(law,new_all_pieces_count_dict,conte...
function trainAndTestByLstm (line 242) | def trainAndTestByLstm(trains,vals,tests,my_model,result_file,law_index,...
function main (line 246) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/eval_functions.py
function createPRF_me (line 7) | def createPRF_me(real_label,pred_label): # 计算prf值 写入文件 rate ig 比率
function get_PRF_subAcc (line 51) | def get_PRF_subAcc(all_case_laebls):
function get_per_hloss (line 78) | def get_per_hloss(list1,list2): # 计算单个样本的汉明损失
function get_hloss (line 88) | def get_hloss(all_case_laebls): # 计算测试集的hloss
function get_Accuracy (line 97) | def get_Accuracy(all_case_laebls):
function main (line 112) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/get_multi_label_result.py
function readFromFile (line 12) | def readFromFile(filesname):
function get_all_case_labels (line 28) | def get_all_case_labels(source_path,k): # k用于限制预测标签的个数 只保留预测概率最大的k个
function cut_pred_label (line 58) | def cut_pred_label(all_case_laebls,k):
function createPRF_me (line 74) | def createPRF_me(real_label,pred_label): # 计算prf值 写入文件 rate ig 比率
function main (line 117) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/lstm_process.py
class Document (line 30) | class Document:
method __init__ (line 31) | def __init__(self,polarity,words):
function createVec (line 35) | def createVec(docs,my_model): # 生成词向量表示
function LSTM_model (line 67) | def LSTM_model(X_train,Y_train,X_val,Y_val,X_test,Y_test,test_label):
function LSTM_model2 (line 134) | def LSTM_model2(X_train,Y_train,X_val,Y_val,X_test,Y_test,test_label):
function get_documents (line 196) | def get_documents(trains,vals,tests,my_model): # 从em_lstm.py中接收数据供实验所用 ...
function createResult (line 219) | def createResult(pred_label,real_label,law_index,lenT,lenV,lenP,lenN,log...
function make_result_file (line 268) | def make_result_file(best_pred_label,best_pred_prob,real_label,result_fi...
function lstm_run (line 280) | def lstm_run(trains,vals,tests,my_model,result_file,law_index,lenT,lenV,...
FILE: 法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/tongji_case.py
function get_each_case_laws (line 10) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function get_pieces_count (line 18) | def get_pieces_count(contents,new_all_pieces_count_dict):
function get_tests_predAndpred_pieces_count (line 25) | def get_tests_predAndpred_pieces_count(all_case_laebls):
function tongji_count (line 35) | def tongji_count(count_dict,length):
function main (line 41) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/documents.py
class Document (line 14) | class Document:
method __init__ (line 15) | def __init__(self,polarity,words):
function get_each_case_laws (line 20) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function make_documents (line 32) | def make_documents(icontent,polarity): # 生成documents 最大熵分类器的套路
function make_document_per_case (line 43) | def make_document_per_case(icontent,polarity_list):
function get_contents_documents (line 56) | def get_contents_documents(id_list,polarity,contents): # 根据idlist从conte...
function get_contents_documents_for_test (line 65) | def get_contents_documents_for_test(test_id_list,pos_id_list,neg_id_list...
function split_case_by_law_1 (line 101) | def split_case_by_law_1(new_all_pieces_count_dict,law):
function split_case_by_law_2 (line 124) | def split_case_by_law_2(new_all_pieces_count_dict,law):
function trainAndTest (line 146) | def trainAndTest(trains,tests,result_file,law_index,lenTP,lenTN,lenP,len...
function get_trains_tests_order_by_polarity (line 155) | def get_trains_tests_order_by_polarity(law,new_all_pieces_count_dict,con...
function get_trains_tests_order_by_caseId (line 204) | def get_trains_tests_order_by_caseId(law,new_all_pieces_count_dict,conte...
function main (line 239) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/eval_functions.py
function createPRF_me (line 7) | def createPRF_me(real_label,pred_label): # 计算prf值 写入文件 rate ig 比率
function get_PRF_subAcc (line 51) | def get_PRF_subAcc(all_case_labels):
function get_per_hloss (line 81) | def get_per_hloss(list1,list2): # 计算单个样本的汉明损失
function get_hloss (line 91) | def get_hloss(all_case_labels): # 计算测试集的hloss
function get_Accuracy (line 100) | def get_Accuracy(all_case_labels):
function xiugai_pred (line 119) | def xiugai_pred(all_case_labels):
function main (line 125) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/get_multi_label_result.py
function readFromFile (line 12) | def readFromFile(filesname):
function get_all_case_labels (line 28) | def get_all_case_labels(source_path,k): # k用于限制预测标签的个数 只保留预测概率最大的k个
function cut_pred_label (line 59) | def cut_pred_label(all_case_laebls,k,labelNum):
function createPRF_me (line 76) | def createPRF_me(real_label,pred_label): # 计算prf值 写入文件 rate ig 比率
function main (line 119) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/maxent.py
function get_lexcion (line 11) | def get_lexcion(documents): #生成字典
function getDFWords (line 19) | def getDFWords(documents): #词频 保留出现次数大于5的词汇
function createFormatText (line 38) | def createFormatText(documents,lexcion,path): #生成mallet工具所需的文本格式
function file2Bin (line 64) | def file2Bin(FilePath,BinPath): #tests.txt时要加上pipe
function train (line 78) | def train(trainBinPath,modelPath):
function classify (line 88) | def classify(modelPath,testBinPath,resultPath):
function createResult2 (line 98) | def createResult2(resultPath):
function getPredLabel (line 151) | def getPredLabel(FilePath): # 得到预测的类别和真实的类别
function createPRF (line 165) | def createPRF(FilePath,seed,log_path='maxent_prf.txt'): # 计算prf值 写入文件
function createPRF_me (line 208) | def createPRF_me(pred_label,real_label,law_index,lenTP,lenTN,lenP,lenN,l...
function getPredProb (line 258) | def getPredProb(FilePath):
function me_classify (line 280) | def me_classify(trains,tests,result_file='result.txt'): # 默认为result.txt
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/tongji_case.py
function get_each_case_laws (line 10) | def get_each_case_laws(sid,new_all_pieces_count_dict):
function get_pieces_count (line 18) | def get_pieces_count(contents,new_all_pieces_count_dict):
function get_tests_predAndpred_pieces_count (line 25) | def get_tests_predAndpred_pieces_count(all_case_laebls):
function tongji_count (line 35) | def tongji_count(count_dict,length):
function main (line 41) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/word_cut.py
function cut (line 9) | def cut(contents): # 分词
function main (line 17) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/new_model_2/extract_law_text.py
function readFromFile (line 7) | def readFromFile(filename): # 读文件
function cut (line 16) | def cut(contents): # 分词
function main (line 24) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/new_model_2/tf-idf.py
class Document (line 7) | class Document:
method __init__ (line 8) | def __init__(self,words):
function getDFWords (line 11) | def getDFWords(documents): #词频 保留出现次数大于3的词汇
function make_new_documents (line 31) | def make_new_documents(lexcion,documents,contents):
function make_documents (line 43) | def make_documents(new_contents):
function tfidf (line 52) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function select_feat_by_tfidf (line 65) | def select_feat_by_tfidf(documents,contents):
function main (line 76) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/new_model_2/tongji.py
function get_count (line 4) | def get_count(count,rate):
function main (line 11) | def main():
FILE: 法律文档—法律条文推荐/tongji_laws.py
function get_all_yiju (line 10) | def get_all_yiju(filename): # 得到所有的裁判依据
function deal_yiju (line 19) | def deal_yiju(yiju): # 处理法律依据 提取法律条文 xx法xx条
function write2file (line 46) | def write2file(contents,yiju_list,filename):
function main (line 58) | def main():
FILE: 法律文档相似度计算程序及文档/cal_similarity.py
class Document (line 12) | class Document:
method __init__ (line 13) | def __init__(self,words,filename):
function get_text (line 17) | def get_text(f_path,filename):
function extract (line 29) | def extract(lines,filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function tfidf (line 45) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function test_tfidf (line 64) | def test_tfidf(documents,idf_words): # 计算测试样本的tfidf
function cosine (line 74) | def cosine(source,target): # 计算两文本cos距离
function similar (line 84) | def similar(source,target): # 计算两个文档的相似度
function find_max_sim (line 87) | def find_max_sim(test,targets,top_k): # 寻找和某个文件最相似的k个文件
function make_documents (line 96) | def make_documents(f_path,filenames,key_part): # 将文件生成所需格式
function process (line 109) | def process(test,target,top_k): # 在target中寻找与test最相似的top_k个文件
function write2file (line 119) | def write2file(test_file,sim_filenames,saved_file):
function start (line 127) | def start(train_path,test_path,top_k,key_part,use_model):
function main (line 164) | def main():
FILE: 法律文档相似度计算程序及文档/cal_similarity2.py
class Document (line 15) | class Document:
method __init__ (line 16) | def __init__(self,words,filename):
function get_text (line 20) | def get_text(f_path,filename):
function extract (line 33) | def extract(lines,filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function tfidf (line 51) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function cosine (line 66) | def cosine(source,target): # 计算两文本cos距离
function similar (line 76) | def similar(source,target): # 计算两个文档的相似度
function find_max_sim (line 79) | def find_max_sim(test,targets,top_k): # 寻找和某个文件最相似的k个文件
function make_documents (line 88) | def make_documents(f_path,filenames,key_part): # 将文件生成所需格式
function process (line 101) | def process(test,target,top_k): # 在target中寻找与test最相似的top_k个文件
function write2file (line 111) | def write2file(test_file,sim_filenames,saved_file):
function start (line 119) | def start(train_path,test_path,top_k,key_part):
function main (line 142) | def main():
FILE: 法律文档相似度计算程序及文档/jieba_seg.py
function cut (line 10) | def cut(filename1,filename2): # 对每一个文件seg and pos
function getFileList (line 18) | def getFileList(source_path,target_path):
function main (line 27) | def main():
FILE: 法律文档相似度计算程序及文档/train_model.py
class Document (line 10) | class Document:
method __init__ (line 11) | def __init__(self,words,filename):
function get_text (line 15) | def get_text(f_path,filename):
function extract (line 27) | def extract(lines,filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function make_documents (line 43) | def make_documents(f_path,filenames,key_part): # 将文件生成所需格式
function tfidf (line 56) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function start (line 75) | def start(train_path,key_part):
function main (line 86) | def main():
FILE: 法律文档聚类方法研究及文档/cal_similarity.py
class Document (line 9) | class Document:
method __init__ (line 10) | def __init__(self,words,filename):
function get_text (line 14) | def get_text(f_path,filename):
function extract (line 26) | def extract(lines,filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function tfidf (line 39) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function cosine (line 52) | def cosine(source,target): # 计算两文本cos距离
function similar (line 62) | def similar(source,target): # 计算两个文档的相似度
function find_max_sim (line 65) | def find_max_sim(test,targets,top_k): # 寻找和某个文件最相似的k个文件
function make_documents (line 74) | def make_documents(f_path,filenames,key_part): # 将文件生成所需格式
function process (line 90) | def process(test,target,top_k): # 在target中寻找与test最相似的top_k个文件
function write2file (line 100) | def write2file(test_file,sim_filenames,saved_file):
function start (line 108) | def start(train_path,test_path,top_k,key_part):
function main (line 129) | def main():
FILE: 法律文档聚类方法研究及文档/cluster_test.py
class Document (line 6) | class Document: # 文档类 文件名 词
method __init__ (line 7) | def __init__(self,words,filename):
function get_text (line 11) | def get_text(filename):
function extract (line 23) | def extract(lines,filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function tfidf (line 36) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function cosine (line 49) | def cosine(source,target):
function similar (line 59) | def similar(source,target):
function init (line 62) | def init(documents):
function getDocuments (line 74) | def getDocuments(item):
function clustering (line 94) | def clustering(documents,k=5): # 层次聚类
function make_documents (line 131) | def make_documents(filenames): # 将文件生成所需格式
class Item (line 148) | class Item:
method __init__ (line 149) | def __init__(self,children):
function main (line 183) | def main():
FILE: 法律文档聚类方法研究及文档/kmeans_cluster.py
class Document (line 21) | class Document:
method __init__ (line 22) | def __init__(self,words,filename,text):
function get_text (line 27) | def get_text(filename):
function extract (line 40) | def extract(filename,key_part=['# 首部']): # 按关键部分提取文书内容 默认只使用首部
function tfidf (line 57) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function get_tfidf (line 70) | def get_tfidf(documents): # 使用gensim计算得到tfidf
function create_format_mat (line 86) | def create_format_mat(documents,words):
function clustering (line 105) | def clustering(docs,n_clusters): # 聚类 n_clusters 类别数
function write2file (line 113) | def write2file(item_parts): # 将结果写入文件
function cluster_process (line 127) | def cluster_process(filenames,key_part,s,n_clusters=2):
function main (line 170) | def main():
FILE: 法律文档聚类方法研究及文档/test_tfidf.py
class Document (line 8) | class Document: # 文档类 文件名 词
method __init__ (line 9) | def __init__(self,words,filename):
function tfidf (line 13) | def tfidf(documents): # 计算tf-idf
function get_tfidf (line 26) | def get_tfidf(documents): # 使用gensim计算得到tfidf
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Condensed preview — 152 files, each showing path, character count, and a content snippet. Download the .json file for the full structured content (25,631K chars).
[
{
"path": "README.md",
"chars": 109,
"preview": "# ParseLawDocuments\n对收集的法律文档进行一系列分析，包括根据规范自动切分、案件相似度计算、案件聚类、法律条文推荐等。\n 语料下载：https://pan.baidu.com/s/1mh6IBag\n"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt",
"chars": 1076,
"preview": "ĴʡŰɽԺ\r\n \r\n20161803146\r\nԭҶijףŮ1976510գ壬סŰɽ\r\nijijУ196828գ壬أŰкԴأסŰɽ\r\nԭҶij߱ijijһԺ2016215ɴԱü׳2016316չͥԭҶijסijijͥμϡսᡣ\r\nԭҶij߳ƣ1999124գ"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 172,
"preview": "ĴʡϪԺ\r\n \r\n20160824715\r\nԭ氲ijijŮ19881011գ壬ĴʡϪˣũ\r\nίд˵绪ĴȨʦʦ\r\nijijУ1986720գ壬ĴʡϪˣũ\r\nίдϪ꽭ɷɹߡ\r\nԺԭ氲ijij߱ijijһУԭ氲ijij2016317֤ݲΪԺ롣\r\nԺΪԭijڷķ"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 151,
"preview": "ĴʡϪԺ\r\n \r\n20160824915\r\nԭ氲ijijŮ198625ճ壬ĴʡϪˣũ\r\nίд˺γϪض෨ɷɹߡ\r\nijijУ1979727ճ壬ĴʡϪˣũ\r\nԺijijijijһУԭ氲ijij201633Ժ롣\r\nԺΪԭ볷ڷɷΧڶԼȨĴ֣δ档աлϷһʮ֮"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 152,
"preview": "ĴʡԺ\r\n \r\n20162021882\r\nԭ氲ijijŮ199389գ壬ũסĴʡء\r\nijijУ19891104գ壬ũסĴʡء\r\nԺԭ氲ijij߱ijijһ,ԭ氲ijij2016315Ժ롣\r\nԺΪԭԸߣϷɹ涨Ӧ֧֡աлϷһʮһһʮһڣ壩֮涨ö£\r\n"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 447,
"preview": "Ĵʡ˱Ժ\r\n \r\n20161521351\r\nԭ棺ijס\r\nίдˣ˱̷ͨɷɹߡ\r\n棺֣ij\r\nίдˣżô˱عɷɹߡ\r\nԭij֣߱ijһԺ201633Աü׳ͥԭijίд֣ijίдżôͥμϡսᡣ\r\nԭij߳ƣԭ1995°꾭˽ʶ199742յǼǽ飬1"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 168,
"preview": "ĴʡԺ\r\n \r\n2016343558\r\nԭ氢ijijŮ198872ճ壬סĴʡء\r\nίд˹ܣĴʦʦȨΪһ\r\n氢ľijijУ1976215ճ壬סĴʡء\r\nԺԭ氢ijij뱻氢ľijijһУԭ氢ijij2016321Ժ롣\r\nԺΪԭijйطɹ涨աлϷʮڶһʮһ"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 400,
"preview": "ĴʡԺ\r\n \r\n20160724182\r\nԭ氢ijijŮ1986220գ壬ũĴʡˣסĴʡأסĴʡء\r\nѦijijУ1981814գ壬ũĴʡˣסĴʡء\r\nԺ2015713ԭ氢ijij߱ѦijijһԱü׳ͥԱϵͥ¼ԭ氢ijijͥμϣѦijijƱܲͥμϣԺȱϯս"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt",
"chars": 127,
"preview": "ĴʡˮԺ\r\n \r\n2016322837\r\nԭ氢ijijŮ壬19710320գסĴʡˮء\r\n濨ijijУ壬19710204գסĴʡˮء\r\nԺԭ氢ijij߱濨ijijһУԭ氢ijijδڹ涨ԤϷѣδ˾롣աԺéлϷһʮϷýɰ취ڶʮĹ涨ö£\r\nߴ\r\nԱ\r\nһ"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 175,
"preview": "ĴʡԴԺ\r\n \r\n20161823371\r\nԭ氢ţijijŮ19741025գ壬ĴʡԴˣũסĴʡԴء\r\nijУ197521գ壬ĴʡԴˣũסĴʡԴء\r\nԺԭ氢ţijij뱻ijһУԭ氢ţijij2016412Ժ롣\r\nԺΪԭ氢ţijijijڷķΧڶԼȨĴ֣Ϸɹ涨"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/hunyin_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 852,
"preview": "ĴʡɽɳԺ\r\n \r\n20161111128\r\nԭ棺ijijŮ1990622ճ壬ũ\r\nίдˣľijijϵԭ֮У196632ճ壬ũ\r\n棺ijףУ19861124ճ壬ũ\r\nԭ氢ijij߱ijһԺ2016125ɺͥ201634չͥԭ氢ijijίд˰ľijijijͥμ"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt",
"chars": 2751,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省雅安市名山区人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1803民初146号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告叶某甲，女，生于1976年5月10日，汉族，住雅安市名山区。被告王"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 458,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省苍溪县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川0824民初715号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某，女，生于1988年10月11日，汉族，四川省苍溪县人，农村居民。"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 401,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省苍溪县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川0824民初915号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某：女，1986年2月5日出生，汉族，四川省苍溪县人，农民。委托代理"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 399,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省安岳县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川2021民初882号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某，女，生于1993年8月9日，汉族，农民，住四川省安岳县。被告陈某"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1166,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省宜宾县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1521民初351号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告：白某甲。委托代理人：刘秀贵，宜宾县通商法律服务所法律工作者。被告：郑某"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 439,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省甘洛县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川3435民初58号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿呷某某，女，1988年7月2日出生，彝族，住四川省甘洛县。委托代理人古晓"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1021,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省安县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川0724民初182号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿某某，女，生于1986年2月20日，彝族，农民，四川省甘洛县人，住四川省"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt",
"chars": 362,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省黑水县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川3228民初37号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿某某，女，藏族，生于1971年03月20日，住四川省黑水县。被告卡某某，"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 448,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省汉源县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川1823民初371号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿牛某某，女，生于1974年10月25日，彝族，四川省汉源县人，农民，住"
},
{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 2145,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省乐山市沙湾区人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1111民初128号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告：阿衣某某，女，1990年6月22日出生，彝族，农民。委托代理人："
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"path": "法律文书切分程序及说明文档/split_case.py",
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"preview": "#coding:utf-8\r\nimport sys\r\nreload(sys)\r\nsys.setdefaultencoding('utf-8')\r\nimport os\r\nimport re\r\n\r\ndef get_text(filename):"
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{
"path": "法律文书切分程序及说明文档/模块分割说明文档.txt",
"chars": 1494,
"preview": "婚姻类案件模块分割：\r\n输入：原始目录(hunyin_case)，分割目录 (split_case)\r\n输出：将原始目录的文件内容分割成标题、首部、事实、理由、裁判依据、裁判全文、尾部和落款(包括署名和日期)共7个部分写入分割目录中对应的文"
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"path": "法律文档—法律条文推荐/MemNN_classifier.py",
"chars": 15430,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 使用MemNN训练模型 在测试集上调参\r\nfrom __future__ import print_function\r\nfrom keras.models import Sequential,Model,l"
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"path": "法律文档—法律条文推荐/baseline_random/all_case_labels.pkl",
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"preview": "(lp1\r\n(lp2\r\n(lp3\r\ncnumpy.core.multiarray\r\nscalar\r\np4\r\n(cnumpy\r\ndtype\r\np5\r\n(S'i4'\r\nI0\r\nI1\r\ntRp6\r\n(I3\r\nS'<'\r\nNNNI-1\r\nI-1\r\n"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/baseline_random/eval_functions.py",
"chars": 3563,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从all_case_labels.pkl和all_case_optimal_labels.pkl中\r\n# 读取分类结果 计算相应的多标签分类评价指标...\r\nfrom __future__ import "
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/baseline_random/top10labels.py",
"chars": 1120,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# baseline \r\n# 1.测试样本标签取出现频率最高的前10个\r\n# 2.测试样本标签随机取10个\r\nimport cPickle\r\nimport random\r\n\r\n# 取频率前10的类别作为测试集标"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/baseline_random/说明.txt",
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"preview": "ͳƷ99%İֻ漰10ڵķ\r\nͳƵĻʵֵbaseline£\r\n1.Ƽ10\r\n2.ΪÿƼƵߵ10\r\n\r\nͼʾ"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/dirty.txt",
"chars": 114924,
"preview": "原告周东林，男，生于1971年12月27日，汉族。被告易军，男，生于1966年12月5日，汉族。\r\n原告周小金，男，生于1972年6月27日，汉族。被告邓国华，男，生于1988年3月2日，汉族。\r\n原告倪建平，男，生于1981年5月22日，"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/extract_caipanyiju.py",
"chars": 3137,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从tags_punct_case_cut(已按模块划分)中读取数据\r\n# 实验中提取每个案件的首部+事实+裁判依据\r\n# 根据一些规范去掉了一些不好的样本dirty.txt,清洗数据\r\n# eg。首部为空则"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/get_all_laws.py",
"chars": 8717,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从laws_list.pkl/laws_list2.pkl中提取xx法xx条 及 涉及该法律条文的案件号\r\n# 最终得到new_all_pieces_count_dict.pkl / 2\r\n# "
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/Model/embedding.py",
"chars": 707,
"preview": "#coding:utf-8\r\nimport cPickle\r\nimport gensim\r\n\r\nclass MySentences(object):\r\n\tdef __init__(self,contents):\r\n\t\tself.conten"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/all_case_labels.pkl",
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"preview": "(lp1\n(lp2\n(lp3\nI1\naI0\naI0\naI0\naI1\naI1\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI1\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/em_lstm.py",
"chars": 11796,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 基于外部训练好的embedding的lstm分类器\r\nfrom __future__ import division\r\nfrom lstm_process import lstm_run\r\nimport g"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/eval_functions.py",
"chars": 3726,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从all_case_labels.pkl和all_case_optimal_labels.pkl中\r\n# 读取分类结果 计算相应的多标签分类评价指标...\r\nfrom __future__ import "
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/get_multi_label_result.py",
"chars": 5173,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从imbalance_result_OBy_caseId中的result_id.txt文件中读取每个案件的\r\n# real_label_list 和 pred_label_list\r\n# 并计算相应的多标签"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/imbalance_lstm_prf_OBy_caseId.txt",
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"preview": "--law_index:1--lenT:7800--lenV:200--lenP:880--lenN:1120--raw_rate:0--time:2016-12-24 12:29:05--\r\nlabel:0 \t precision:0.8"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/lstm_process.py",
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"preview": "#coding:utf-8\r\n# lstm分类器主要部分 供em_lstm.py调用\r\nfrom __future__ import division\r\nimport gensim\r\nimport random\r\nimport time\r\n"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/lstm_classifier_imbalance/tongji_case.py",
"chars": 2160,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 统计训练样本8000中每个案件涉及的法律条文个数\r\n# 统计测试样本2000中每个案件真实标签涉及的法律条文的个数\r\n# 统计测试样本2000中每个案件预测标签的个数\r\nfrom __future__ im"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/all_case_labels.pkl",
"chars": 1385160,
"preview": "(lp1\n(lp2\n(lp3\nI1\naI0\naI0\naI0\naI1\naI1\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI1\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI0\naI"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/documents.py",
"chars": 12311,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 最大熵分类器 可以按法律条文（出现次数排列）做分类器，前8000训练，接着2000测试\r\n# 两种方案：\r\n# 一、测试集分为pos和neg，再分为平衡和不平衡\r\n# 二、测试集不划分，保持原来在conte"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/eval_functions.py",
"chars": 3933,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从all_case_labels.pkl和all_case_optimal_labels.pkl中\r\n# 读取分类结果 计算相应的多标签分类评价指标...\r\nfrom __future__ import "
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/get_multi_label_result.py",
"chars": 5251,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从imbalance_result_OBy_caseId中的result_id.txt文件中读取每个案件的\r\n# real_label_list 和 pred_label_list\r\n# 并计算相应的多标签"
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/imbalance_maxent_prf_OBy_caseId.txt",
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"preview": "--law_index:1--lenTP:3318--lenTN:4682--lenP:880--lenN:1120--raw_rate:0.560--time:2017-02-28 11:01:18-\r\nlabel:0 \t precisi"
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"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/imbalance_result_OBy_caseId/result_1.txt",
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"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/imbalance_result_OBy_caseId/result_10.txt",
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{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/maxent.py",
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"preview": "#coding:utf-8\r\nfrom __future__ import division\r\nimport numpy\r\nimport math\r\nimport subprocess\r\nimport time\r\nISOTIMEFORMAT"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/tongji_case.py",
"chars": 2164,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 统计训练样本8000中每个案件涉及的法律条文个数\r\n# 统计测试样本2000中每个案件真实标签涉及的法律条文的个数\r\n# 统计测试样本2000中每个案件预测标签的个数\r\nfrom __future__ im"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/maxent_classifier_imbalance/word_cut.py",
"chars": 688,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 暂时使用结巴分词 进行中文分词\r\n# ../contents.pkl --> split_contents.pkl 12043个\r\nimport jieba\r\nimport jieba.posseg "
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/new_model_2/extract_law_text.py",
"chars": 950,
"preview": "#coding:utf-8\r\nimport os\r\nimport cPickle\r\nimport jieba\r\nimport jieba.posseg as pseg\r\n\r\ndef readFromFile(filename): # 读文"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/new_model_2/tf-idf.py",
"chars": 3206,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 降维\r\nfrom __future__ import division\r\nimport cPickle\r\nimport math\r\n\r\nclass Document:\r\n\tdef __init__(self"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/new_model_2/tongji.py",
"chars": 348,
"preview": "#coding:utf-8\r\nimport cPickle\r\n\r\ndef get_count(count,rate):\r\n\tk=0\r\n\tfor c in count:\r\n\t\tif c>rate:\r\n\t\t\tk+=1\r\n\treturn k\r\n\r"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/tongji_laws.py",
"chars": 2199,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 从caipanyiju.txt裁判依据中提取所涉及的法律条文\r\n# 写入文件law_pieces.txt中 /更新：删除了一些不好的案件 重复、没有事实的一些==> law_pieces2.txt\r\n#"
},
{
"path": "法律文档—法律条文推荐/实验说明.txt",
"chars": 510,
"preview": "实验说明如下：\r\n1.本实验所用法律文档12000+,清洗后文档数量10000+。实验采用编号前8000的文档作为训练集，后2000作为测试集。\r\n2.训练集可以分为平衡和不平衡两种，根据实际情况我们主要侧重于不平衡的实验。\r\n3.测试集为"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/cal_similarity.py",
"chars": 6277,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 按关键词提取所需部分，并实现计算与已有文件的相似度 找出最相似的k个\r\n# 关键部分联合查询 多样本查询\r\n# 将得到的相似文件名保存至文件sim_file.txt\r\nfrom __future__ imp"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/cal_similarity2.py",
"chars": 5419,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 按关键词提取所需部分，并实现计算与已有文件的相似度 找出最相似的k个\r\n# 关键部分联合查询 多样本查询 【v2.0更新vsm】\r\n# 向量空间模型由训练语料+测试语料动态生成\r\n# 优点是更精确，模型效果"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/jieba_seg.py",
"chars": 1078,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 使用结巴分词对语料分词\r\nimport jieba\r\nimport jieba.posseg as pseg\r\n# import threading\r\nimport sys\r\nimport os\r\nimpo"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/model.pkl",
"chars": 6485196,
"preview": "(lp1\n(lp2\n(i__main__\nDocument\np3\n(dp4\nS'words'\np5\n(dp6\nV\\u3001\nF0.012605270062864309\nsV\\u3002\nF1.6550016805760623e-05\nsV"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/sim_file.txt",
"chars": 4030,
"preview": "test_file:ijijijijһ²ö.txt\r\ntop_1:ijijijijһ²ö.txt\t1.000000\r\ntop_2:ijijijijһ²ö.txt\t0.563651\r\ntop_3:ijij밲ijijһ²ö.txt\t0.529577\r\n------------"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt",
"chars": 2751,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省雅安市名山区人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1803民初146号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告叶某甲，女，生于1976年5月10日，汉族，住雅安市名山区。被告王"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 458,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省苍溪县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川0824民初715号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某，女，生于1988年10月11日，汉族，四川省苍溪县人，农村居民。"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 401,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省苍溪县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川0824民初915号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某：女，1986年2月5日出生，汉族，四川省苍溪县人，农民。委托代理"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 399,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省安岳县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川2021民初882号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告安某某，女，生于1993年8月9日，汉族，农民，住四川省安岳县。被告陈某"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1166,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省宜宾县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1521民初351号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告：白某甲。委托代理人：刘秀贵，宜宾县通商法律服务所法律工作者。被告：郑某"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 439,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省甘洛县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川3435民初58号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿呷某某，女，1988年7月2日出生，彝族，住四川省甘洛县。委托代理人古晓"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1021,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省安县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川0724民初182号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿某某，女，生于1986年2月20日，彝族，农民，四川省甘洛县人，住四川省"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt",
"chars": 362,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省黑水县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川3228民初37号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿某某，女，藏族，生于1971年03月20日，住四川省黑水县。被告卡某某，"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 448,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省汉源县人民法院\r\n#文书名称\r\n民事裁定书\r\n#案号\r\n（2016）川1823民初371号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告阿牛某某，女，生于1974年10月25日，彝族，四川省汉源县人，农民，住"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 2145,
"preview": "===标题===\r\n#法院名称\r\n四川省乐山市沙湾区人民法院\r\n#文书名称\r\n民事判决书\r\n#案号\r\n（2016）川1111民初128号\r\n===正文===\r\n#首部\r\n原告：阿衣某某，女，1990年6月22日出生，彝族，农民。委托代理人："
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt",
"chars": 4282,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 雅安市 名 山区 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1803 民初 146 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 叶某"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/安某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 667,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 苍溪县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0824 民初 715 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 安 某某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/安某某与任某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 586,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 苍溪县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0824 民初 915 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 安 某某 ： "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 577,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 安岳县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 2021 民初 882 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 安 某某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1789,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 宜宾县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1521 民初 351 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 ： 白某 甲 "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/阿呷某某与阿木某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 633,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 甘洛县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 3435 民初 58 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 阿呷 某某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1550,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 安县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0724 民初 182 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 阿 某某 ， 女"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/阿某某诉卡某某离婚纠纷一案民事裁定书.txt",
"chars": 519,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 黑水县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 3228 民初 37 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 阿 某某 ， 女"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/阿牛某某与王某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 653,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 汉源县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1823 民初 371 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 阿牛 某某 ，"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/split_seg_case/阿衣某某与吴某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 3355,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 乐山市 沙湾区 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1111 民初 128 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 ： 阿"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/安某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt",
"chars": 577,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 安岳县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 2021 民初 882 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 安 某某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/曹某某与周某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1378,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 大竹县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1724 民初 509 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 曹 某某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/白某与谢某某离婚纠纷一案一审民事裁定书.txt",
"chars": 583,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 江油市 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事裁定 书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0781 民初 801 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 ： 白某 ， "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/白某某与周某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 2189,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 广元市 利州 区 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0802 民初 708 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 ： "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/白某某与杜某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 2618,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 达州市 达川 区 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1703 民初 885 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 白 "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/白某甲诉郑某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1789,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 宜宾县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 1521 民初 351 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 ： 白某 甲 "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/蔡某甲与查某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1847,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 资阳市 雁江区 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 2002 民初 931 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 蔡某 "
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/test_path/阿某某与薛某某离婚纠纷一审民事判决书.txt",
"chars": 1550,
"preview": "= = = 标题 = = =\r\n# 法院 名称\r\n四川省 安县 人民法院\r\n# 文书 名称\r\n民事 判决书\r\n# 案号\r\n（ 2016 ） 川 0724 民初 182 号\r\n= = = 正文 = = =\r\n# 首部\r\n原告 阿 某某 ， 女"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/train_model.py",
"chars": 3041,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 训练相应的模型\r\nfrom __future__ import division\r\nimport os\r\nimport sys\r\nimport math\r\nimport time\r\nimport cPick"
},
{
"path": "法律文档相似度计算程序及文档/说明文档.txt",
"chars": 882,
"preview": "一、分词程序：\r\n输入：按首部等切割后的文档所在文件夹名 分词后文档存放的文件夹名\r\n输出：分词后的法律文档，保存在相应的文件夹\r\n\r\n运行命令：\r\npython jieba_seg.py split_case s"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/cal_similarity.py",
"chars": 5106,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 按关键词提取所需部分，并实现计算与已有文件的相似度 找出最相似的k个\r\n# 关键部分联合查询 多样本查询\r\nfrom __future__ import division\r\nimport os\r\nimpor"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/cluster_test.py",
"chars": 6893,
"preview": "#coding:utf-8\r\nfrom __future__ import division\r\nimport os\r\nimport math\r\n\r\nclass Document: # 文档类 文件名 词\r\n\tdef __init__("
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/kmeans_cluster.py",
"chars": 7404,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 使用sklearn包进行聚类\r\n# author：yinhao\r\n# 将已切分、分词后的法律文档按首部、事实、裁判依据等进行聚类\r\n# 可先根据首部聚类、再根据事实聚类。\r\nfrom __future__ "
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_0.txt",
"chars": 473067,
"preview": "168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt\t原告 叶某 甲 ， 女 ， 生于 1976 年 5 月 10 日 ， 汉族 ， 住 雅安市 名 山区 。 被告 王 某某 ， 男 ， 生于 1968 年 2 月 8 日 ， 汉族"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_0_# 裁判 主文_0.txt",
"chars": 100800,
"preview": "168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt\t不准 原告 叶某甲 与 被告 王 某某 离婚 。 \r\n\r\n丁某某诉赵某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt\t准予 原告 丁 某某 与 被告 赵某 甲 离婚 。 \r\n\r\n丁某甲与王某离"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_0_# 裁判 主文_1.txt",
"chars": 20663,
"preview": "丁某某与杜某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt\t驳回 丁 某某 要求 与 杜 某某 离婚 的 诉讼请求 。 \r\n\r\n万某与姜某甲离婚纠纷一审民事判决书.txt\t驳回 原告 万某 的 诉讼请求 。 \r\n\r\n严某与李某某离婚纠纷一审民事判决书."
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_0_# 裁判 依据_0.txt",
"chars": 136219,
"preview": "168原告叶某甲诉被告王某某离婚纠纷案一审民事判决书.txt\t依照 《 中华人民共和国 婚姻法 》 第三十二条 、 《 中华人民共和国 民事 诉讼法 》 第六十四 条 第一款 及 《 最高人民法院 关于 民事诉讼 证据 的 若干 规定 》 "
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_0_# 裁判 依据_1.txt",
"chars": 41517,
"preview": "万某某与王某某离婚纠纷一审民事判决书.txt\t据此 ， 依照 《 中华人民共和国 民事 诉讼法 》 第六十四 条 第一款 、 《 中华人民共和国 婚姻法 》 第三十二条 的 规定 ， 判决 如下 ： \r\n\r\n万某诉余某离婚纠纷民事一审判决书"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_1.txt",
"chars": 301868,
"preview": "丁某某与宋某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t原告 ： 丁 某某 ， 女 ， 汉族 ， 四川省 苍溪县 人 ， 农村居民 ， 住 四川省 苍溪县 。 委托 代理人 ： 侯晓忠 ， 五龙 法律 服务 所 法律 工作者 。 被告 ： 宋 某某 "
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_1_# 裁判 主文_0.txt",
"chars": 3760,
"preview": "何某某与胡某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t本案 按 撤诉 处理 。 \r\n\r\n余某某与张某某离婚纠纷案一审民事裁定书.txt\t本案 按 自动 撤诉 处理 。 \r\n\r\n余某燕与张某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t本案 按 撤诉 处理 。 \r"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_1_# 裁判 主文_1.txt",
"chars": 63307,
"preview": "丁某某与宋某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t准许 原告 丁 某某 撤回 起诉 。 \r\n\r\n丁某某与杨某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t准予 原告 丁 某某 撤回 对 被告 杨 某某 的 起诉 。 \r\n\r\n丁某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_1_# 裁判 依据_0.txt",
"chars": 41664,
"preview": "万某某与陈某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t据此 ， 依照 《 中华人民共和国 民事 诉讼法 》 第十三条 第二款 、 第 一百四十 五条 第一款 、 第一百五十四条 第一款 （ 五 ） 项之 规定 ， 裁定 如下 ： \r\n\r\n严某某与郭"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/root_# 首部_1_# 裁判 依据_1.txt",
"chars": 89507,
"preview": "丁某某与宋某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t依照 《 中华人民共和国 民事 诉讼法 》 第 一百四十 五条 之 规定 ， 裁定 如下 ： \r\n\r\n丁某某与杨某某离婚纠纷一审民事裁定书.txt\t依照 《 中华人民共和国 民事 诉讼法 》 第"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/test_tfidf.py",
"chars": 1476,
"preview": "#coding:utf-8\r\n# 一个计算tf-idf的小demo\r\nfrom __future__ import division\r\nimport os\r\nimport math\r\nfrom gensim import corpora,m"
},
{
"path": "法律文档聚类方法研究及文档/聚类总结.txt",
"chars": 181,
"preview": "Уpython kmeans_cluster.py\r\n# ݿڳmainġ\r\n\r\nھһȽѵо⣬˱ֻ̽ԵоЧҲһ㣬Ƿרҵһѿ𣬾ԭ£\r\n1.ʵȫԻ࣬ij̶ֳ˵ԣֶ֮ȽС\r\n2.౾ͱȷิӵĶ࣬KMeansξȾ㷨дĽ\r\n3.ȱصķ֪ʶδܸ㹻ķĵ֪ʶֻ"
}
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