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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118568246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410649827.9，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法是由崔世博;王宁;张逸;王润喆;张洁琳;闫子瑜;张磊;叶鑫;宿晓燕;李欣然设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法，步骤如下，Step1：以每一民事判决案例引用法律信息为特征，将案例划分成案例子集；Step2：识别出每一案例子集的特征词，并对特征词进行同义扩充；Step3：计算新的民事纠纷情景与每一案例子集特征词的匹配程度simg，选出使simg值最大的案例子集；Step4：计算新的民事纠纷情景与案例子集中每一案例i的相似度；Step5：依据相似案例集中案例引用的法条，获取新的民事纠纷情景适用法条的初步推荐结果；Step6：对Pnew进行修正，得到最终的法条推荐结果。本发明能够在大量案例中快速有效地寻找到相似案例，并基于相似案例进行较准确的法条推荐，方法的过程具备较强的可解释性。

本发明授权一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段类案匹配的民事法条推荐方法，其特征在于，步骤如下： Step1：以每一民事判决案例引用的法律信息为特征，采用谱聚类算法对案例进行聚类，将案例划分成k个案例子集； Step2：针对每一案例子集g，采用TGF-IGF算法识别出每一案例子集的特征词，并通过Word2Vec算法对特征词进行同义扩充，得到扩充特征词集； TGF-IGF算法是对于每类案例中的每个词汇，通过同时衡量在每类案例中出现词汇的文档的频数TGFTerm-GroupFrequency，以及词汇在其它类案例的逆文档类频率IGFInverseGroupFrequency，来获得最终的该词在某一类案例中的权重；其中，对于词语，则其在第类案计算方法如下： 其中，是第类案例中出现词汇的案例数量，是第类案例的案例总数；词语的IGF值由其它各类案例中出现该词的案例占比的平均值取倒数后再取对数获得，计算方法如下： 其中，为案例类别总数，代表除了第类案例以外其它案例类别的总数，为某一类案例中出现词语的案例占比；得出TGF-IGF的计算公式如下： 针对案例子集g中的原告诉求内容，采用TGF-IGF算法获得每个词的得分，再选取Top-N个词，作为该部分的特征词集； Step3：计算新的民事纠纷情景与每一案例子集扩充特征词集的相似度，选出使值最大的案例子集，作为后续进行相似案例匹配的案例集； Step4：计算新的民事纠纷情景与案例子集中每一案例i的相似度，依据值获取最终的相似案例集； Step5：依据相似案例集中案例引用的法条，获取新的民事纠纷情景适用法条的初步推荐结果； Step6：利用Apriori算法挖掘出中的法条引用关联规则集R，利用关联规则集对进行修正，得到最终的法条推荐结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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