基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法

摘要

本发明涉及法律文书生成的技术领域，具体公开了基于用户体验预测的法律文书生成系统，表达形式转换模型用于根据词语信息分别在专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并根据查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比，按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式，然后，根据表达形式对法律文书进行处理和转换，并将转换后的法律文书反馈到交互终端。本发明能够识别用户提供的咨询信息，并根据用户的理解能力为用户提供所需的法律文书。

权利要求

1.基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于，包括服务器、交互终端、咨询分析模块和表达形式转换模块，其中：服务器，用于储存有效关键词库、专业词汇库、通俗词汇库和插画库，关联词库中包括专业词汇和通俗词汇，且专业词汇与相同涵义的通俗词汇之间具有映射关系；

交互终端，用于采集用户的咨询信息；

咨询分析模块，用于对咨询信息进行识别和转换，得到咨询文本信息，然后，对咨询文本信息进行语义分词处理，得到词语信息，并根据词语信息从有效关键词库中匹配得到有效关键词，然后将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

表达形式转换模块，用于根据词语信息分别在专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并根据查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比，按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式，然后，根据表达形式对法律文书进行处理和转换，并将转换后的法律文书反馈到交互终端。

2.根据权利要求1所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：表达形式包括图画表达形式、通俗表达形式和专业表达形式，图画表达方式为法律文书通过插画表达法律文书的方式，通俗表达方式为采用通俗词汇表达法律文书的方式，专业表达方式为采用专业词汇表达法律文书的方式。

3.根据权利要求1所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：服务器还包括法律条款库，用于存储法律条款。

4.根据权利要求1所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：表达形式转换模块还包括法律文书模板，并根据法律文书模板的内容生成补充内容信息，并将补充内容信息发送给交互终端，然后根据交互终端反馈的补充信息和法律文书模板生成半结构法律文书，补充信息为用户个人以及相关人员的信息。

5.根据权利要求3所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：表达形式转换模块还用于有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款，然后将法律条款补充到半结构法律文书的相应位置生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端。

6.根据权利要求5所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：表达形式转换模块还用于将法律文书中的补充信息和法律条款采用不同于法律文书模板的颜色显示，补充信息与法律条款之间也采用不同的颜色显示。

7.根据权利要求3所述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，其特征在于：服务器还用于登录特定的网址，抓取特定网址中的法律条款至法律条款库。

8.基于用户体验预测的法律文书生成方法，其特征在于，依次包括以下步骤：模板存储步骤，向服务器存储有效关键词库和法律条款库；

信息采集步骤，采集用户的咨询信息；

信息分析步骤，提取咨询信息中的词语信息，将词语信息在有效关键词库中匹配得到有效关键词，并将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

问题生成步骤，根据预设法律文书模板生成补充内容信息；

问题询问步骤，交互终端根据补充内容信息语音播放或者将补充内容信息转换为文字信息；

内容获取步骤，通过交互终端获取补充信息，将补充信息补充到法律文书模板的相应位置，生成半结构法律文书，补充信息为用户根据补充内容信息提供的回答，包括个人以及相关人员的信息；

法律获取步骤，根据有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款；

文书生成步骤，将法律条款和咨询意见补充到半结构法律文书模板的相应位置，生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端；

占比确认步骤，根据词语信息从专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并计算查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比；

表达形式确认步骤，根据专业词汇和通俗词汇之间的占比按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式；

形式转换步骤，将法律文书根据判定的用户法律文书的表达形式进行转换。

9.根据权利要求8所述的基于用户体验预测的法律文书生成方法，其特征在于：内容采集步骤中，交互终端通过问答方式或者选项方式获取补充信息。

10.根据权利要求9所述的基于用户体验预测的法律文书生成方法，其特征在于：文书生成步骤还包括将法律文书中的补充信息、法律条款和咨询意见分别标记为不同的颜色。

说明书

基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及数据处理的技术领域，特别涉及基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法。

背景技术

[0002] 法律文书是司法行政机关及当事人、律师等在解决诉讼和非诉讼案件时使用的文书。当事人与法官之间的交流都需要通过法律文书进行交流。当前，对于没有专业的法律顾问的普通群众由于自身具备的法律知识少，无法撰写专业性强的法律文书。由此，法律文书主要由司法行政机关的工作人员或者帮助当事人辩护的辩护律师撰写。而律师从业人数相对于法律需求群众而言，存在着很大的不足，因此，很多当事人在需要寻找律师帮助撰写法律文书时，存在找不到空闲律师，或者收费高等问题。

[0003] 对此，中国专利公开号为CN104090863A的专利文献公开了一种智能法律文书生成系统，包括服务器，所述服务器包括：条款库用于存储法律条款；法律知识模型库，其用于存储法律问题及法律问题对应的解决方案、法律条款的逻辑和业务关系，所述每个法律问题至少包括一个解决方案；智能问答交互模块，其用于记录用户输入的法律需求信息及用户选择的解决方案；模式识别模块，其用于转化智能问答交互模块记录的用户法律需求信息为查询语句，并发送所述查询语句至推理引擎；推理引擎，其用于根据查询语句从法律知识模型库中查找匹配的法律问题，并反馈法律问题对应的解决方案供用户供选择；生成模块，其用于根据用户选择的解决方案和法律知识模型库从条款库中查找对应的法律条款，生成可编辑的法律文书模板；文档在线编辑器，其用于根据用户的操作编辑法律文书模板。该发明能够通过用户输入的法律需求，然后根据用户选择的解决方案生成法律文书，但是对于一些需求目标不明确的用户显然是不适用的。

[0004] 因为该系统需要用户在智能问答交互模块选择确定解决方案才能够为用户提供相应的法律文书。例如，用户遭遇到家庭纠纷，孩子的抚养以及家庭财产的分割，用户需要在该系统上选择不能根据用户提供的咨询信息直接预测用户所需的法律文书。因此，对于一些需求不确定的用户而言，例如，用户想要离婚，不知道如何家庭财产分割，也想要孩子的抚养权权，而这两项在该系统上属于两个解决方案，由此，用户不能在该系统上确定解决方案，从而该系统无法根据用户提供的咨询信息预测法律文书，从而导致需求不明显的用户体验感差。

发明内容

[0005] 为解决法律文书生成系统无法根据用户提供有限的咨询信息，预测用户所需的法律文书的技术问题，本发明提供基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法。

[0006] 本发明技术方案如下：

[0007] 基于用户体验预测的法律文书生成系统，包括服务器、交互终端、咨询分析模块和表达形式转换模块，其中：

[0008] 服务器，用于储存有效关键词库、专业词汇库、通俗词汇库和插画库，关联词库中包括专业词汇和通俗词汇，且专业词汇与相同涵义的通俗词汇之间具有映射关系；

[0009] 交互终端，用于采集用户的咨询信息；

[0010] 咨询分析模块，用于对咨询信息进行识别和转换，得到咨询文本信息，然后，对咨询文本信息进行语义分词处理，得到词语信息，并根据词语信息从有效关键词库中匹配得到有效关键词，然后将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

[0011] 表达形式转换模块，用于根据词语信息分别在专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并根据查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比，按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式，然后，根据表达形式对法律文书进行处理和转换，并将转换后的法律文书反馈到交互终端。

[0012] 基础方案及有益效果为：本技术方案通过交互终端采集用户的咨询信息，然后咨询分析模块对咨询信息进行识别和转换得到咨询文本信息，然后，对咨询文本信息进行语义分词处理，得到词语信息，并根据词语信息从有效关键词库中匹配得到有效关键词，然后将得到的有效关键词通过咨询预测模型预测得到法律文书，从而，实现通过用户提供的咨询信息预测得到相关的法律文书。不仅如此，本技术方案还通过表达从事处理模块，对语义拆咨询文本信息得到的词语信息中专业词汇和通俗词汇之间的占比，按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式。理解能力越强的人，越喜欢用简单的专业词汇描述自身的需求，而对于理解能力不强的人，会采用多个通俗词汇形象的描述自身需求。本技术方案通过对用户提供的咨询信息中专业词汇和通俗词汇的占比，得到用户习惯使用的表达形式。然后，将法律文书转换成该表达形式，便于用户理解。

[0013] 相对于现有技术，本技术方案不仅能根据用户提供的咨询信息，为用户提供具有咨询意见的法律文书，还能通过对用户提供的咨询信息中专业词汇和通俗词汇的占比，了解用户理解能力，即用户惯用的表达形式，并将法律文书转换成经分析得到的用户惯用的表达形式，便于理解能力不同的用户都能理解法律文书的含义。

[0014] 进一步，表达形式包括图画表达形式、通俗表达形式和专业表达形式，图画表达方式为法律文书通过插画表达法律文书的方式，通俗表达方式为采用通俗词汇表达法律文书的方式，专业表达方式为采用专业词汇表达法律文书的方式。

[0015] 有益效果：图画生动形象便于不识字或识字不多的人理解法律文书的含义。通俗词汇所表示的含义直观，容易理解便于认识字，但是对法律专业词汇理解的不多的人理解法律文书的含义。专业词汇表达的含义干练，便于理解法律专业词汇的人理解法律文书的含义。

[0016] 进一步，服务器还包括法律条款库，用于存储法律条款。

[0017] 有益效果：通过在服务器中存储法律条款库，便于后续法律文书中法律条款的补充。

[0018] 进一步，表达形式转换模块还包括法律文书模板，并根据法律文书模板的内容生成补充内容信息，并将补充内容信息发送给交互终端，然后根据交互终端反馈的补充信息和法律文书模板生成半结构法律文书，补充信息为用户个人以及相关人员的信息。

[0019] 有益效果：用户通过问答的方式提供补充信息(用户个人以及相关人员的信息),相比较于让用户描述个人以及相关人员的信息，更具有针对性，采集到的补充信息更全面，更准确。并且，通过法律文书模板的内容生成的补充信息，向用户获取补充信息时，能够实现问题和答案一一对应，也能省去系统对用户提供的补充信息进行分析，获取答案的步骤，从而提高表达形式转换模块的运算速度。

[0020] 进一步，表达形式转换模块还用于有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款，然后将法律条款补充到半结构法律文书的相应位置生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端。

[0021] 有益效果：通过本技术方案，根据模板类型和有效关键词，在法律条款库中匹配得到适用于用户当前情况所需的法律条款，并将该法律条款补充到法律文书模板中，生成法律文书，用户不再需要考虑所需采用的法律条款，只需法律文书模板上提供的用户个人信息，用户个人信息通常为用户个人所熟知的，填写起来比较简单，由此大大减轻了法律文书填写的难度。

[0022] 进一步，表达形式转换模块还用于将法律文书中的补充信息和法律条款采用不同于法律文书模板的颜色显示，补充信息与法律条款之间也采用不同的颜色显示。

[0023] 有益效果：通过法律文书中的法律文书模板、补充信息和法律条款采用相互之间不同的颜色显示，便于用户直观的区别法律文书中的各项内容，也便于检查确认法律文书中信息填写是否准确。

[0024] 进一步，服务器还用于登录特定的网址，抓取特定网址中的法律条款至法律条款库。

[0025] 有益效果：特定网址上的法律条款更新时，服务器通过接入特定网址，抓取特定网址中的法律条款到法律条款库中，避免因为法律条款的修改，引起法律条款库中的法律条款不适用，通过接入特定网址，对法律条款库的补充更新，确保法律条款库中法律条款的准确性。

[0026] 基于用户体验预测的法律文书生成方法，依次包括以下步骤：

[0027] 模板存储步骤，向服务器存储有效关键词库和法律条款库；

[0028] 信息采集步骤，采集用户的咨询信息；

[0029] 信息分析步骤，提取咨询信息中的词语信息，将词语信息在有效关键词库中匹配得到有效关键词，并将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

[0030] 问题生成步骤，根据预设法律文书模板生成补充内容信息；

[0031] 问题询问步骤，交互终端根据补充内容信息语音播放或者将补充内容信息转换为文字信息；

[0032] 内容获取步骤，通过交互终端获取补充信息，将补充信息补充到法律文书模板的相应位置，生成半结构法律文书，补充信息为用户根据补充内容信息提供的回答，包括个人以及相关人员的信息；

[0033] 法律获取步骤，根据有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款；

[0034] 文书生成步骤，将法律条款和咨询意见补充到半结构法律文书模板的相应位置，生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端；

[0035] 占比确认步骤，根据词语信息从专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并计算查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比；

[0036] 表达形式确认步骤，根据专业词汇和通俗词汇之间的占比按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式；

[0037] 形式转换步骤，将法律文书根据判定的用户法律文书的表达形式进行转换。

[0038] 有益效果为：通过这种方式，可以根据用户的咨询信息的表达形式，将法律文书转换为用户能理解的法律文书，并且自动为用户匹配相关的法律条款的法律文书，弱化用户撰写法律文书时的知识储备和分析案件能力的要求，使得法律文书的撰写更加简单，符合大众的需求。

[0039] 进一步，内容采集步骤中，交互终端通过问答方式或者选项方式获取补充信息。

[0040] 有益效果：用户通过问答的方式或者选项方式提供补充信息,相比较于用户手动输人的方式，更加便捷。

[0041] 进一步，文书生成步骤还包括将法律文书中的补充信息、法律条款和咨询意见标记为不同的颜色。

[0042] 有益效果：通过将法律文书中的补充信息、法律条款和咨询意见标记问不同的颜色，使得展示给用户的法律文书中的各项内容明显的区分出来，方便用户审阅法律文书的各项内容。

附图说明

[0043] 图1为基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法实施例一结构框图；

[0044] 图2为基于用户体验预测的法律文书生成系统及方法实施例一的流程图。

具体实施方式

[0045] 下面通过具体实施方式进一步详细说明：

[0046] 实施例一

[0047] 如图1所示，基于用户体验预测的法律文书生成系统，包括服务器、交互终端、咨询分析模块和表达形式转换模块，其中：

[0048] 服务器，用于储存有效关键词库、专业词汇库、通俗词汇库和插画库，关联词库中包括专业词汇和通俗词汇，且专业词汇与相同涵义的通俗词汇之间具有映射关系；，服务器还包括法律条款库，用于存储法律条款。

[0049] 交互终端，用于采集用户的咨询信息；本实施例中的，交互终端为法律咨询机器人与人的交互终端，包括显示屏、麦克风、键盘和喇叭，显示屏用于显示法律文书或者咨询选项，麦克风用于采集用户的语音信息，键盘用于用户输入文字，喇叭用于法律咨询机器人通过语音方式向用户交互。交互终端还用于将补充内容信息通过语音的方式播放或者将补充内容信息转换为文字信息通过显示屏显示。

[0050] 咨询分析模块，用于对咨询信息进行识别和转换，得到咨询文本信息，然后，对咨询文本信息进行语义分词处理，得到词语信息，并根据词语信息从有效关键词库中匹配得到有效关键词，然后将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

[0051] 表达形式转换模块，用于根据词语信息分别在专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并根据查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比，按照预设规则，本实施中，判定规则为占比小于1:2，且大于1:5采用通俗表达方式，占比大于1:2采用专业表达方式，占比小于1:5采用图画表达方式。判定用户法律文书的表达形式，然后，根据表达形式对法律文书进行处理和转换，并将转换后的法律文书反馈到交互终端。表达形式包括图画表达形式、通俗表达形式和专业表达形式，图画表达方式为法律文书通过插画表达法律文书的方式，通俗表达方式为采用通俗词汇表达法律文书的方式，专业表达方式为采用专业词汇表达法律文书的方式。

[0052] 表达形式转换模块还包括法律文书模板，并根据法律文书模板的内容生成补充内容信息，并将补充内容信息发送给交互终端，然后根据交互终端反馈的补充信息和法律文书模板生成半结构法律文书，补充信息为用户个人以及相关人员的信息。表达形式转换模块还用于根据有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款，然后将法律条款补充到半结构法律文书的相应位置生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端。表达形式转换模块还用于将法律文书模板中的补充信息和法律条款采用不同于法律模板的颜色显示，补充信息与法律条款之间也采用不同的颜色显示。

[0053] 如图2所示，基于上述的基于用户体验预测的法律文书生成系统，提供了一种基于用户体验预测的法律文书生成方法，依次包括以下步骤：

[0054] 模板存储步骤，向服务器存储有效关键词库和法律条款库；

[0055] 信息采集步骤，采集用户的咨询信息；

[0056] 信息分析步骤，提取咨询信息中的词语信息，将词语信息在有效关键词库中匹配得到有效关键词，并将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见；

[0057] 问题生成步骤，根据预设法律文书模板生成补充内容信息；

[0058] 问题询问步骤，交互终端根据补充内容信息语音播放或者将补充内容信息转换为文字信息；

[0059] 内容获取步骤，通过交互终端获取补充信息，将补充信息补充到法律文书模板的相应位置，生成半结构法律文书，补充信息为用户根据补充内容信息提供的回答，包括个人以及相关人员的信息；本实施例中，交互终端通过问答方式或者选项方式获取补充信息。

[0060] 法律获取步骤，根据有效关键词在法律条款库中匹配得到相应的法律条款；

[0061] 文书生成步骤，将法律条款和咨询意见补充到半结构法律文书模板的相应位置，生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端。将法律文书中的补充信息、法律条款和咨询意见分别标记为不同的颜色，生成法律文书，并将法律文书反馈到交互终端。

[0062] 占比确认步骤，根据词语信息从专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并计算查询得到的专业词汇和通俗词汇之间的占比；

[0063] 表达形式确认步骤，根据专业词汇和通俗词汇之间的占比按照预设规则，判定用户法律文书的表达形式；

[0064] 形式转换步骤，将法律文书根据判定的用户法律文书的表达形式进行转换。

[0065] 具体操作过程为：用户在法律咨询机器人的交互终端通过语音方式，输入咨询信息，例如“我与公司签订了劳动合同，在合同期间，我如约照常上下班，公司未发放工资”，咨询分析模块提取咨询信息中的词语信息“我”、“公司”、“劳动合同”、“未发放工资”，将上述词语信息返给有效关键词库中匹配得到有效关键词“我”、“公司”、“劳动合同”、“未发放工资”将有效关键词通过咨询预测模型预测得到咨询意见“可去法院申请劳动仲裁”。

[0066] 表达形式转换模块根据词语信息分别在专业词汇库和通俗词汇库中查询相同的专业词汇和通俗词汇，并根据查询得到的专业词汇“劳动合同”一个，通俗词汇“我”、“公司”和“未发放工资”三个，由此专业词汇与通俗词汇之间的占比为1:3，按照预设规则小于1:2，且大于1:5，判定用户法律文书的表达形式为通俗表达方式。表达形式转换模块根据法律文书模板生成补充信息，并将补充信息发送给交互终端，交互终端识别补充信息，并通过语音交互的方式或者将补充信息转换问文字信息通过显示器显示选项的方式，向用户询问法律文书模板的问题，用户在通过口述或者在交互终端的显示器上做选择的方式反馈补充信息。本实施例中采用一问一答的方式，具体而言，交互终端询问“您的名字是什么？”，用户通过语音的方式或者文字输入的方式回答“王某”，从而采集到的补充信息为申请人的姓名为王某，性别为男，年龄为42，职务为工人，身份证号为5***********0，工作单位为鼓力有限公司，住所为桃源乡二单元二号1-1，联系电话177*******8，被申请人的姓名为李某、性别为男、年龄为44、职务为老板、身份证号为5***********7、工作单位为鼓力有限公司、住所为桃源乡七单元二号2-1、联系电话133*******7，争议事项为“王某与李某签订了劳动合同，但是李某未按劳动合同支付王某的报酬”，调节内容为“李某给王某支付未发放的工资”。将补充信息填入已获取的法律文书模块，生成半结构法律文书。

[0067] 表达形式转换模块还能够根据有效关键词为“我”、“公司”、“劳动合同”、“未发放工资”在法律条款库中匹配得到法律条款为《劳动调解仲裁法》、《劳动法》第三十条和八十五条。将匹配得到的法律条款《劳动调解仲裁法》、《劳动法》第三十条和八十五条匹配到调节内容中，形成法律文书，将法律文书中的补充信息和法律条款采用不同于法律模板的颜色显示，补充信息与法律条款之间也采用不同的颜色显示。将法律文书反馈到交互终端。本实施例中，法律模板采用黑色，补充信息采用红色，法律条款采用蓝色。然后，根据表达形式对法律文书进行转换，并将转换后的法律文书反馈到交互终端。

[0068] 实施例二

[0069] 与实施例一的不同之处在于，服务器还用于接入特定的网址，抓取特定网址中的法律条款至法律条款库。本实施例中接入的是法律法规数据库的网址(http://search.chinalaw.gov.cn/search2.html)，在其他是实例中，也可以采用具有全部有效法律条款的网址。避免因为法律条款的修改，引起法律条款库中的法律条款不适用，通过接入特定网址，对法律条款库的补充更新，确保法律条款库中法律条款的准确性。

[0070] 实施例三

[0071] 与实施例一的不同之处在于，还包括交互终端还包括摄像头，用于采集用户图像。还包括图像分析模块，用于根据用户图像，使用CascadeClassifier分类器识别用户图像中的人眼中的虹膜，通过识别连续用户图像中的虹膜，采用卷积神经网络分析模型分析虹膜的大小和相对眼角的位置，得出用户的视角是否在法律咨询机器人交互终端的显示器上，本实施例中的卷积神经网络分析模型为若干组人眼图像和相应视角范围进行训练形成具有映射关系的神经网络模型。当用户的视角不在法律咨询机器人交互终端的显示器上时，表明用户此时未专心输入补充信息，交互终端通过语音方式重新确定用户输入的补充信息的内容，例如，交互终端通过语音方式询问“您有几子几女”，用户输入“一子”，而此刻采集到的用户图像经分析得出用户此刻的视角不在法律咨询机器人交互终端的显示器上，交互终端通过语音方式发出验证询问“您有一子吗？”，通过这种方式能增加用户输入的补充内容的准确性，使得生成的法律文书更加适合准确。

[0072] 实施例四

[0073] 与实施例一相比，不同之处仅在于，交互终端还用于采集用户对法律专业词汇的理解能力，具体而言，采集用户在表达过程中的高频词汇，描述一个法律事实的专业词汇及专业词汇的数量以及使用该专业词汇在语境中的合理性(可以与预存正确表达进行对比的方式进行判断)，生成理解能力信息。表达形式转换模块根据用户的文化水平信息(客户主动提供)以及理解能力信息，在展示步骤中选择合适的表达形式。前文的相关的专业词汇是指在日常使用，通常进行对比、相近或者相反等关联性。例如，定金(不可抵扣价款，卖方违约双倍赔偿)和订金(可抵扣价款，卖方违约退还价款)这一专业词汇。在用户A如果描述为：给了钱订购，但是卖方违约该如何获赔，能够获赔多少时，可以判断该用户不理解定金和订金的相关概念。这样在生成报告时，就需要对用户给的钱，进行法律事实的确定和解释，以帮助客户更快的理解概念。如果用户A的描述为：给了“ding”金，可抵扣价款的那种。那么可以确定该客户是理解相关概念的，生成报告时，可以省略相关解释，以提高用户的阅读效率。

[0074] 以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。