数字检察监督建模平台

　　数字检察监督建模平台是基于检察官既有案例的办案经验，通过逻辑抽象获取数据分析模型，针对外部获取的海量大数据，进行批量化、智能化、自动化的大数据碰撞、分析，获取检察官办案所需数据线索的数据分析平台。

　　平台分为模型管理、数据管理、数据分析三大部分。

　　模型管理：

　　通过构建逻辑判定树的方式，针对个案模型、应用场景，以模型表达式的形式，将检察官的日常办案经验快速抽象成业务分析模型。模型表达式类似编程语言，可以设置特征变量、执行顺序、分支判断、列表循环、全文检索、正则匹配、NLP分类匹配、大数据比对接口等多种逻辑机能。

　　数据管理：

　　针对卷宗文档数据（pdf、doc）、结构化外部数据、接口对象数据（json）建立多种类型的数据仓库管理，实现数据结构定义、数据分批次导入，以及特征变量管理（数据分析预处理机制：集数学计算、逻辑计算、文本计算-全文检索、正则匹配、NLP等多种信息加工技术于一体，实现从各类原始数据中提取决策特征值和结构化的数据信息）。

　　数据分析：

　　针对不同数据仓库，执行不同的数据模型运算，生成对对应分析结果，人工校验运算结果，调试优化分析模型，重复运算，不断优化分析结果。

　　下图是一个交通肇事罪的司法救助线索分析模型：

　　右边是模型的可视化说明，左侧是模型相关变量的定义，如被害人是否有未成年子女的判断：

　　模型原始数据来源于内网的案件证据卷、文书卷。平台首先自动提取卷宗内主要关键图片信息，如笔录、鉴定报告等，自动进行OCR识别，抽取预处理文字信息，导入到数据仓库。模型在后台自动运算，快速提取所需的司法救助线索。

　　平台可以随时修正分析模型的参数和逻辑，重新计算验证获取新的业务线索。

　　浙江金华检察院以磐安县检察院为试点，依据该平台，针对卷内笔录、鉴定报告等信息的提取分析，结合民政部门大数据的比对碰撞，实现了司法救助线索的智能筛查。

　　首批司法救助线索筛查模型针对十个案由：交通肇事、故意伤害、故意杀人、诈骗、强奸、猥亵儿童、过失致人死亡、过失致人重伤、猥亵、非法储存爆炸物。各案由下面又根据不同场景，如交通肇事罪下面双方和解、有商业保险、酒驾、逃逸等分别建立分析模型。

　　平台自2022年10月建立以来，已创建司法救助各场景分析模型多达69个，导入各类案件材料五百多份，分析获得准确线索十多份，模型准确率高达85%。

　　责任编辑：广汉