针对法律裁判文书的案情抽取及其应用

1. 项目简介

本项目以交通肇事案件裁判文书为研究对象，完成一条完整的法律文本处理流程：

1. 数据预处理
2. 分词、词性标注、命名实体识别
3. 基于 CRF 的事件要素抽取
4. 基于抽取结果的判决结果预测
5. 案件相似度分析

这个仓库按“处理步骤”组织目录，而不是按标准 Python 包组织。

2. 目录说明

• 01数据预处理/：清洗原始案件文本，生成预处理结果
• 02分词/：分词算法实验，主流程使用 LTP
• 03基于CRF的事件要素抽取/：CRF 训练、测试、结果展示
• 04应用/：案件相似度应用示例
• 05其他工具/：数据库导出、Excel 合并、标注检查等工具
• 06判决结果预测/：特征提取、多分类、回归
• 07案件相似度/：针对单个案件抽取特征并查找相似案件

3. 先理解两种运行目标

这个项目有两种常见使用方式：

方式 A：先把项目跑通

只安装基础 Python 依赖，尽量复用仓库中已有的中间结果。

方式 B：完整重跑全部流程

除了基础依赖，还需要自己安装：

• pyltp
• LTP 模型文件
• CRF++

建议先完成“方式 A”。

4. 基础依赖安装

基础依赖是指：

• numpy
• scipy
• gensim
• torch
• jieba
• xlrd
• xlwt
• pymysql

仓库已经提供：

pip install -r requirements.txt

5. macOS 安装说明

5.1 推荐做法

建议使用 Python 虚拟环境，不要直接装到系统 Python 里。

5.2 创建虚拟环境

在项目根目录执行：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

5.3 先检查环境

python run_project.py --step check

5.4 推荐首次运行方式

python run_project.py --skip-train

如果能正常执行，再尝试：

python run_project.py

5.5 macOS 上的额外说明

• 仓库里自带的 crf_test.exe 是 Windows 版本，macOS 上通常不能直接运行
• 因此在 macOS 上，项目会优先使用仓库已有的 CRF 缓存结果
• pyltp 在新版本 macOS 上可能不容易直接安装成功，如果只是想先跑通项目，可以先不装

5.6 如果你想在 macOS 上完整重跑

你需要额外准备：

1. 可用的 pyltp
2. LTP 模型目录，例如 ltp_data_v3.4.0
3. macOS 可执行版本的 crf_test

然后设置环境变量：

export LTP_DATA_DIR=/你的路径/ltp_data_v3.4.0
export CRF_TEST_BIN=/你的路径/crf_test

再执行：

python run_project.py --no-cache

6. Windows 安装说明

6.1 推荐做法

建议使用 venv 或 Conda。下面先给出最通用的 venv 方式。

6.2 创建虚拟环境

在项目根目录执行：

py -3 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

6.3 先检查环境

python run_project.py --step check

6.4 推荐首次运行方式

python run_project.py --skip-train

6.5 Windows 上的额外说明

• 仓库中 03基于CRF的事件要素抽取/实验/05/ 下带有 crf_test.exe
• 因此 Windows 上通常更容易重新跑 CRF 相关步骤
• 但如果你的系统架构、权限或运行库不匹配，也可能还是无法直接运行，这时同样可以先使用缓存结果

6.6 如果你想在 Windows 上完整重跑

除了基础依赖，还需要准备：

1. pyltp
2. LTP 模型目录
3. 可运行的 crf_test.exe

设置环境变量示例：

set LTP_DATA_DIR=D:\你的路径\ltp_data_v3.4.0
set CRF_TEST_BIN=D:\你的路径\crf_test.exe

然后执行：

python run_project.py --no-cache

7. LTP 和 CRF++ 的作用

7.1 LTP 是做什么的

LTP 负责：

• 分词
• 词性标注
• 命名实体识别

对应脚本：

python "02分词/分词算法/05LTP分词/LTP分词_词性标注_命名实体识别.py"

7.2 CRF++ 是做什么的

CRF++ 负责事件要素抽取，也就是把前一步的分词标注结果进一步转成结构化标签。

如果没有可运行的 crf_test，仓库会尽量使用已有缓存结果继续执行。

8. 第一次运行建议

如果你只是想先把项目跑通，不要一开始就纠结所有依赖是否齐全。仓库中已经保留了一部分中间结果文件，脚本会优先复用这些缓存。

推荐顺序如下：

第一步：检查环境

python run_project.py --step check

这个命令会告诉你：

• Python 路径
• CRF 模型是否存在
• crf_test 是否可用
• 仓库里是否已有缓存结果

第二步：先跑通主流程，不训练模型

python run_project.py --skip-train

这样可以先生成或复用中间数据，不必等待训练。

第三步：再运行完整流程

python run_project.py

如果你的环境已经装好了 PyTorch、LTP、CRF++，这个命令会尽量完整执行整个主流程。

9. 一键运行脚本说明

统一入口是根目录下的：

python run_project.py

支持的常用参数：

• python run_project.py --step check
  • 只检查环境和缓存
• python run_project.py --step features
  • 只执行“事件抽取结果 -> 特征文件”这一步
• python run_project.py --skip-train
  • 执行主流程，但跳过模型训练
• python run_project.py --no-cache
  • 不使用仓库中的缓存结果，强制依赖真实环境重新计算

10. 如果想按步骤单独运行

10.1 数据预处理

python 01数据预处理/data_preprocess.py

输入：

• 01数据预处理/original_data.txt

输出：

• 01数据预处理/preprocessed_data.txt
• 01数据预处理/processed_data.txt

10.2 LTP 分词、词性标注、命名实体识别

python "02分词/分词算法/05LTP分词/LTP分词_词性标注_命名实体识别.py"

输出：

• 02分词/分词算法/05LTP分词/分词_词性标注_命名实体识别_结果.txt

如果没有安装 pyltp，这一步可能无法重新执行，但不影响使用已有缓存继续学习后续流程。

10.3 生成特征

python run_project.py --step features

输出：

• 06判决结果预测/特征提取/data.csv：分类任务数据
• 06判决结果预测/特征提取/data_for_regression.csv：回归任务数据

10.4 生成多分类训练数据

python "06判决结果预测/pytorch多分类/数据预处理.py"

输出目录：

• 06判决结果预测/pytorch多分类/data/

10.5 训练多分类模型

python "06判决结果预测/pytorch多分类/net.py"

结果文件：

• 06判决结果预测/pytorch多分类/result.csv

10.6 训练回归模型

python "06判决结果预测/pytorch回归/数据预处理.py"
python "06判决结果预测/pytorch回归/net.py"

11. 相似案件分析怎么跑

如果你想对单个案件做特征提取并查找相似案件：

1. 把案件文本写入 07案件相似度/case.txt
2. 运行：

python "07案件相似度/案件特征提取.py"

输出：

• 07案件相似度/pattern.csv
• 07案件相似度/类似案件.txt

12. 常见问题

12.1 提示“未安装 pyltp”

说明你当前机器没有安装 LTP Python 接口。可以：

1. 先继续使用仓库已有缓存结果
2. 或者自己安装 pyltp 并设置 LTP_DATA_DIR

12.2 提示 crf_test 不可用

常见原因是：

• 没安装 CRF++
• 当前系统是 macOS / Linux，但仓库内自带的是 Windows 版 crf_test.exe
• Windows 上的 crf_test.exe 和当前系统环境不匹配

这时项目会尽量使用已有缓存结果继续执行。

12.3 为什么有些步骤没有重新计算？

因为项目默认优先使用缓存，目的是降低初次运行门槛。如果你想强制重新生成，请使用：

python run_project.py --no-cache

12.4 哪一步最容易出问题？

通常是：

• LTP 模型路径没配置好
• CRF++ 不可执行
• Python 环境缺少依赖

建议先运行：

python run_project.py --step check

13. 推荐命令顺序

如果你希望先确认环境，再逐步执行主流程，推荐命令顺序如下：

python run_project.py --step check
python run_project.py --skip-train
python run_project.py

Event-Extraction 快速上手指南

本指南帮助开发者快速运行针对法律裁判文书（特别是交通肇事案件）的事件抽取与应用项目。

1. 环境准备

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• Python 版本：推荐 Python 3.6+
• 虚拟环境：强烈建议使用 venv 或 Conda 隔离环境

前置依赖

项目分为“基础运行”和“完整重跑”两种模式：

1. 基础运行（推荐新手）：

   • 仅需安装基础 Python 库，直接复用仓库自带的中间结果缓存。
   • 无需安装 LTP 模型或 CRF++ 二进制文件。

2. 完整重跑（进阶）：

   • pyltp：用于分词、词性标注和命名实体识别。
   • LTP 模型文件：如 ltp_data_v3.4.0。
   • CRF++：用于事件要素抽取，需确保 crf_test 可执行。

2. 安装步骤

第一步：创建虚拟环境

在项目根目录下执行以下命令：

macOS / Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip

Windows:

py -3 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip

第二步：安装基础依赖

使用国内镜像源加速安装（推荐）：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：若需完整重跑流程，请自行额外安装 pyltp 并配置 LTP_DATA_DIR 和 CRF_TEST_BIN 环境变量。

3. 基本使用

项目提供统一入口脚本 run_project.py，建议按以下顺序操作：

3.1 检查环境状态

确认 Python 路径、模型文件及缓存情况：

python run_project.py --step check

3.2 快速运行主流程（跳过训练）

首次运行推荐使用此模式，利用现有缓存快速打通流程：

python run_project.py --skip-train

3.3 运行完整流程

若环境已配置齐全（含 LTP 和 CRF++），可执行完整流程：

python run_project.py

3.4 单步功能示例

仅生成特征文件：

python run_project.py --step features

单案件相似度分析：

1. 将待分析案情文本写入 07 案件相似度/case.txt
2. 执行提取与匹配：

python "07 案件相似度/案件特征提取.py"

输出结果位于 07 案件相似度/类似案件.txt。

3.5 强制重新计算

若需忽略缓存并重新执行所有步骤：

python run_project.py --no-cache