一种基于多模态数据融合与智能推理的诉讼策略生成及胜诉率预测方法

本发明介绍了一种基于多模态数据融合与智能推理的诉讼策略生成及胜诉率预测方法，该方法旨在提高法律咨询的效率和针对性。通过利用自然语言处理、OCR技术、图像识别等手段对案件描述和证据文件进行解析，结合历史判决数据库构建的动态知识图谱和概率图模型，该方法能够实现败诉风险预警、诉讼请求推荐及胜诉率预测的综合解决方案。具体来说，系统首先通过NLP、OCR和图像识别技术解析用户输入的案件信息和相关证据，然后基于这些信息构建一个动态的知识图谱，并通过与之对齐的方式对案件进行分析。接着，通过对历史判决书数据的比对，系统可以生成败诉风险预警，推荐相应的诉讼请求，并基于概率图模型和路径推理方法预测胜诉率及其影响因素。此外，该方法还强调了预测结果的可解释性，通过知识图谱路径可视化和LIME算法帮助用户理解预测依据。