量刑辅助系统项目(1)——python删选文件

裁判文书量刑预测:Python机器学习与文本特征工程实战 裁判文书作为司法公开的核心文本资源,记录了完整的案件事实、辩护意见与量刑结果,是机器学习在司法领域最具价值的应用场景之一。从自然语言处理视角看,量刑预测并非简单的文本分类,而是一条涉及文书结构化拆分、量刑要素规则抽取、刑期数值归一化以及特征融合的完整数据管线。这类项目既要利用TF-IDF等文本向量化技术保留关键信息,也要引入自首、累犯、退赃退赔等法律先验特征提升模型可解释性。在实际工程中,LightGBM等梯度提升树模型在稀疏高维特征上表现稳健,但需警惕数据泄露、缓刑样本混淆、否定句式误判与长尾分布等典型陷 阅读详情

项目介绍:

       对给定的1469900个xml的刑事案件文件进行删选,找出其中道路交通类型的刑事案件。例如根据文件内容<QSZAY nameCN="起诉主案由"  value="交通肇事罪">找到指定文件,删除其余文件。因为文件数量过于庞大,文件夹有53G,用python脚本筛选。


一、拆分文件夹

       由于文件太多,打开文件夹时文件加载太慢,需要二十分钟,.py文件运行时无法读取xml文件。只能把这53G的文件夹拆分成2G的多个文件夹,手动拆分也不现实,用shell脚本来实现。

1、在文件夹里创建shell脚本 :

$vim make_dir.sh

然后写入:

 for ((i=1;i<26;i++));
    do
        `mkdir t$i`
    done


保存退出,修改脚本权限:

$chmod 777 make_dir.sh

然后运行脚本,创建25个文件夹:

$./make_dir.sh

2、继续创建脚本:

$vim mvfile.sh

然后写入:

for((i=0;i<1469900;i++));
    do
        ((dir=i/58795+1))
        dir=t$dir
        `mv $i.xml $dir`
    done

保存退出,修改权限:

$chmod 777 mvfile.sh

运行脚本,实现把这一百多万文件分别转移到这25个文件夹里,这个过程运行了四十多分钟。
$./mvfile.sh




python代码如下:


Python轻量级量刑预测:裁判文书机器学习实战 量刑预测是法律人工智能的核心落地场景之一,本质是将非结构化裁判文书转化为可计算的量刑档位分类任务。其技术原理涉及法律文本清洗、量刑要素规则抽取、离散刑期有序建模与可解释性评估。关键价值在于平衡小样本鲁棒性与业务可审计性,避免大模型过拟合,同时满足司法场景对透明度和合规性的硬性要求。典型应用场景包括类案推送、量刑辅助参考及审判质量自查。本文聚焦基于Python的轻量级机器学习闭环实现,融合TF-IDF文本表征、LightGBM有序分类与法律规则驱动的特征工程,特别适配裁判文书网等公开数据源下的快速部署需求。 阅读详情

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