一种案件督促信息在线管理方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及数据处理的技术领域，具体涉及一种案件督促信息在线管理方法、装置及电子设备。

背景技术

执前督促是指在法院执行阶段之前，对被执行人进行催告和督促，以达成调解或履行义务的一种程序。通常，在诉讼或仲裁裁决生效后，且被执行人未能自动履行判决书、裁决书规定内容的，将采取执前督促程序。

目前，法院的工作人员利用发送督促信息等方式，在执行阶段之前提醒被执行人履行义务，并与被执行人沟通，以达成协议。但是，在这个过程中，由于案件受理的体量较大，通常工作人员会在线处理大量的案件督促信息，而且需要人工反复查询被执行人的相关资料，导致对案件督促信息的管理效率较低。

因此，急需一种案件督促信息在线管理方法、装置及电子设备。

发明内容

本申请提供了一种案件督促信息在线管理方法、装置及电子设备，便于提高对案件督促信息的管理效率。

在本申请的第一方面提供了一种案件督促信息在线管理方法，应用于服务器，所述方法包括：获取第一案件督促信息；采用预设识别模型对所述第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息；基于所述第一被执行人信息，确定第一推送方式，以按照所述第一推送方式向被执行人发送所述第一案件督促信息。

通过采用上述技术方案，服务器首先将获取第一案件督促信息，并采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，从而得到第一被执行人信息。最后，服务器基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，从而使服务器按照第一推送方式向被执行人发送第一案件督促信息。由此，服务器实现根据第一案件督促信息自动匹配第一被执行人，并确定相应的推送方式，从而完成对案件督促信息的便捷化管理，提高了对案件督促信息的管理效率。

可选的，所述采用预设识别模型对所述第一案件督促信息进行识别，具体采用如下计算规则：

；

其中，f(x)为分类决策函数，x为特征向量，x

通过采用上述技术方案，服务器通过采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，能够自动分析和处理大量的案件督促信息，提高工作效率，减轻工作人员负担。

可选的，在所述获取第一案件督促信息之前，所述方法还包括：接收终端设备发送的第二案件督促信息；采用文本指纹运算机制对所述第二案件督促信息进行处理，生成所述第一案件督促信息。

通过采用上述技术方案，服务器在获取第一案件督促信息之前，还将接收终端设备发送的第二案件督促信息，并采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，从而得到标准化的第一案件督促信息。由此，便于提高服务器工作的效率。

可选的，所述采用文本指纹运算机制对所述第二案件督促信息进行处理，生成所述第一案件督促信息，具体包括：获取所述第二案件督促信息中的文本数据；将所述文本数据进行去噪与分词，生成多个特征词；将所述多个特征词转换为各对应的特征值，其中，一个特征单词对应一个特征值，所述特征值为仅含有数字0与1中一种或两种的数据串；基于所述多个特征词各对应的权重对所述特征值设置权重，生成多个权重特征值；将所述多个权重特征值进行累加与降维，生成所述第一案件督促信息。

通过采用上述技术方案，服务器通过对文本数据进行去噪与分词，以通过去除干扰性信息和将文本切割成有意义的单词或短语，可以减少噪声对后续处理步骤的影响，提取出关键特征词。服务器将每个特征词转换为一个特征值，特征值仅包含数字0和1的数据串。这样的编码方式可以表达特征词的存在与否，从而捕捉到文本的某些关键信息。接下来，服务器通过对特征值进行加权处理，可以更好地区分不同特征的贡献度。最后，服务器将特征值与其对应的权重相乘，并将结果累加，得到多个权重特征值。这样的处理方式考虑了不同特征的差异，更精细地表示文本的特征。

可选的，所述采用预设识别模型对所述第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息，具体包括：从所述第一案件督促信息中提取第一关键词，所述第一关键词为预设维度对应的关键词，所述预设维度包括案件编码、督促内容、律师信息、审判员信息、庭审时间、判决结果以及督促人信息中的一种或多种；将所述第一关键词与所述预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息；根据所述目标案件督促信息，得到所述第一被执行人信息，所述预设识别模型中存储有所述目标案件督促信息与所述第一被执行人信息之间的对应关系。

通过采用上述技术方案，预设识别模型可以自动分析和处理第一案件督促信息，无需人工逐条查找和匹配，提高处理效率并减轻人力负担。通过提取关键词并计算相似度，预设识别模型能够快速筛选出目标案件的对应信息，从而准确获取第一被执行人信息，避免了手动搜索和可能的错误。预设识别模型存储了目标案件督促信息与第一被执行人信息之间的对应关系实现了信息的系统化管理和整合，方便后续查询和使用。最后，使用预设识别模型进行自动化的信息匹配和提取，不仅加快了处理速度，也降低了出错的概率，从而有效提高了工作效率。另外，预设识别模型可以根据需要灵活地扩同类型的案件督促信息识别任务，具有较强的扩展性和适应性。

可选的，所述将所述第一关键词与所述预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息，具体包括：提取第三案件督促信息中的第二关键词，所述第三案件督促信息为所述预设识别模型中的任意一个案件督促信息；计算所述第一关键词与所述第二关键词之间的汉明距离；比较所述汉明距离与预设汉明距离之间的大小关系；若所述汉明距离小于或等于预设汉明距离，则确认所述第三案件督促信息为所述目标案件督促信息。

通过采用上述技术方案，服务器通过计算第一关键词与第二关键词之间的汉明距离，可以快速判断它们之间的相似度和差异程度。较小的汉明距离表示更接近的匹配，加快目标案件督促信息的确认过程。其中，预识别模型中存储了多个案件督促信息，因此可以选择任意一个作为第三案件督促信息进行比对。汉明距离的计算考虑了字符之间的位置关系，因此能够更准确地衡量两个关键词之间的异同。借助这种准确的相似度度量，可以获得更精确目标案件督促信息，可以快速过滤出与第一关键词较为接近的目标案件督促信息，减少了可能的错误匹配和不必要的比对工作，提高了工作效率。

可选的，所述基于所述第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体包括：在预设数据库中查找所述第一被执行人信息；若所述预设数据库中存在所述第一被执行人信息，则获取与所述第一被执行人信息对应的推送方式，以确定所述第一推送方式，所述预设数据库中预先存储有被执行人信息与推送方式之间的对应关系。

通过采用上述技术方案，服务器通过在预设数据库中查找第一被执行人信息，可以自动获取与之对应的推送，无需手动查询和匹配，提高处理效率，并减少人力工作量。采用预设数据库中存储的被执行人信息与推送方式之间的对应关系，能够准确地匹配并取得与第一被执行人信息相关的推送方式。其中，将被执行人信息与推送方式建立对应关系并存储在预设数据库中，实现了对信息的统一管理和整合，方便后续查询和使用。由此，服务器通过自动获取和准确匹过程，能够自动、准确地获取推送方式，实现统一管理，并提高工作效率和灵活性。

可选的，所述第一被执行人信息包括历史沟通记录，所述基于所述第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体还包括：从所述历史沟通记录获取被执行人的情感特征数据，所述情感特征数据包括平缓情绪和愤怒情绪；对所述情感特征数据进行识别，若确认所述被执行人为平缓情绪，则确定所述第一推送方式为以第一预设频率发送所述第一案件督促信息；若确认所述被执行人为愤怒情绪，则确定所述第一推送方式为以第二预设频率发送所述第一案件督促信息，所述第二预设频率低于所述第一预设频率。

通过采用上述技术方案，服务器通过从历史沟通记录中获取被执行人的情感特征数据，如平缓情绪和愤怒情绪，可以对被执行人的情感状态进行分析。这有助于更好地理解被执行人的心理状况，以便采取适当的沟通策略，从而有效推荐案件督促。

在本申请的第二方面提供了一种案件督促信息在线管理装置，所述在线管理装置为服务器，所述服务器包括获取模块、处理模块以及发送模块，其中，所述获取模块，用于获取第一案件督促信息；所述处理模块，用于采用预设识别模型对所述第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息；所述发送模块，用于基于所述第一被执行人信息，确定第一推送方式，以按照所述第一推送方式向被执行人发送所述第一案件督促信息。

在本申请的第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器、用户接口以及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和所述网络接口均用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如上所述的方法。

综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1.服务器首先将获取第一案件督促信息，并采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，从而得到第一被执行人信息。最后，服务器基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，从而使服务器按照第一推送方式向被执行人发送第一案件督促信息。由此，服务器实现根据第一案件督促信息自动匹配第一被执行人，并确定相应的推送方式，从而完成对案件督促信息的便捷化管理，提高了对案件督促信息的管理效率；

2.通过采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，能够最大程度上降低人工识别的误差，增强文本数据的鲁棒性和准确性。且通过预设维度对关键词进行提取，不仅加快了处理速度，也降低了出错的概率，从而有效提高了对案件督促信息的管理效率。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种案件督促信息在线管理方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的一种支持向量机的分类决策举例示意图。

图3为本申请实施例提供的一种案件督促信息在线管理装置的模块示意图。

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

附图标记说明：31、获取模块；32、处理模块；33、发送模块；41、处理器；42、通信总线；43、用户接口；44、网络接口；45、存储器。

实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

随着法治社会的建设不断完善，为从源头减少执行案件，保障当事人及时实现合法权益，越来越多的法院成立了执前督促中心，负责对执行服务中心移送的小标的涉企案件进行执前督促，在通过释法析理、厘清权利义务、告诫法律后果和采取执行保全措施等方式，在强制执行立案前先行督促被申请人自动履行或者组织双方当事人在合法、自愿的基础上达成和解，最大限度降低执行行为对义务人的影响，引导和谐诚信的社会风尚。

目前，法院执前督促中心的工作人员利用发送案件督促信息等方式，在执行阶段之前提醒被执行人履行义务，并与被执行人沟通，以达成协议。但是，在这个过程中，由于案件受理的体量较大，通常工作人员会在线处理大量的案件督促信息，而且需要人工反复查询被执行人的相关资料，导致对案件督促信息的管理效率较低。

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种案件督促信息在线管理方法，参照图1，图1为本申请实施例提供的一种案件督促信息在线管理方法的流程示意图，该在线管理方法应用于服务器，包括步骤S110至步骤S130，上述步骤如下：

S110、获取第一案件督促信息。

具体地，当法院执前督促中心的工作人员受理申请人的案件时，应申请人申请，将对被执行人执行执前督促程序。此时，服务器会自动获取第一案件督促信息，获取的方式包括但不限于CRM系统导入、文本识别、图像识别以及接收终端设备发送的。其中，第一案件督促信息包括案件基本信息，例如案件名称、案号、当事人姓名、身份证号码等基本信息；还包括督促要求，例如明确要求被执行人在规定的时间内完成的事项，例如提供相关资料、履行义务等；还包括督促方式，例如可以通过邮寄、电话、短信、微信等多种方式进行督促通知；还包括督促期限，例如规定被执行人需要在多长时间内完成督促要求，一般会给出具体的期限；还包括督促结果，例如根据被执行人的回应和行动情况，给出相应的督促结果。

服务器为管理众多案件督促信息的服务器，用于提供后台服务，服务器可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心，服务器可以通过有线或无线网络与用户设备进行通信。

S120、采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息。

具体地，服务器采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，从而得到第一被执行人信息。其中，预设识别模型为通过分类决策函数训练得到的模型，分类决策函数是机器学习中的一种算法，它可以将数据集中的样本分成不同的类别。分类决策函数的核心思想是通过对样本特征的分析，建立一个决策函数，使得对于新的样本，可以根据其特征值来预测其所属的类别，从而实现快速对样本进行分类。而将分类决策函数训练的预设识别模型应用至本申请，能够实现快速地对案件督促信息进行识别，从而完成与被执行人信息的准确匹配。

在一种可能的实施方式中，采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，具体采用如下计算规则：

；

其中，f(x)为分类决策函数，x为特征向量，x

具体地，参照图2，图2为本申请实施例提供的一种支持向量机的分类决策举例示意图。上述计算规则的本质是将特征向量x输入至分类决策函数f(x)中，分类决策函数经过运算映射到对应的一个类别标签上，从而完成对特征向量x的分类。在本申请实施例中，不同的类别标签对应着不同的执行人信息，通过运用支持向量机算法和核方法，将多个特征向量映射到空间中，运用超平面将特征向量分为不同的类别，并且保证间隔最大，从而最大程度上提高了分类匹配被执行人信息的准确性。其次，支持向量、支持向量的数量、拉格朗日参数、类别标记、支持向量机的核函数、分类阈值为在训练过程中不断优化所确定的，在本申请实施例中，上述参数在一定程度上为最优的参数。具体训练过程在此不作限定，这里不再赘述。

其中，特征向量x为第一案件督促信息中的任意一种内容，支持向量是指在支持向量机算法中被划分为不同类别的训练数据点中，距离分类超平面最近的数据点。在支持向量机算法中，支持向量决定了分类超平面的位置和方向，并且在分类决策过程中起着重要的作用。支持向量机算法的目标是寻找一个最优的分类超平面（或多条超平面），使得距离超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。在本申请实施例中，核函数可以将原始的非线性特征映射到高维空间中，使得在高维空间中的数据线性可分。它的作用是将低维空间的数据通过一个非线性映射函数映射到高维空间，从而使得在高维空间中，数据可以更容易地分离。在本申请实施例中，核函数优先采用高斯核。

在一种可能的实施方式中，采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息，具体包括：从第一案件督促信息中提取第一关键词，第一关键词为预设维度对应的关键词，预设维度包括案件编码、督促内容、律师信息、审判员信息、庭审时间、判决结果以及督促人信息中的一种或多种；将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息；根据目标案件督促信息，得到第一被执行人信息，预设识别模型中存储有目标案件督促信息与第一被执行人信息之间的对应关系。

具体地，服务器运用预设识别模型识别案督促信息的具体流程为：服务器首先从第一案件督促信息中提取出第一关键词，再将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，从而得到目标案件督促信息。最后，服务器根据目标案件督促信息与第一被执行人信息的对应关系，得到第一被执行人信息。其中，本申请实施例运用关键词计算汉明相似度的方式，能够在大规模的数据信息中，快速匹配到对应的目标案件督促信息，在保证匹配效率的同时，提高了数据准确性。另外，预设维度的数量越多，预设识别模型的识别准确率也越高，预设识别模型带有机器学习功能，能够不断完善预设维度，从而提高预设识别模型的鲁棒性。

在一种可能的实施方式中，将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息，具体包括：提取第三案件督促信息中的第二关键词，第三案件督促信息为预设识别模型中的任意一个案件督促信息；计算第一关键词与第二关键词之间的汉明距离；比较汉明距离与预设汉明距离之间的大小关系；若汉明距离小于或等于预设汉明距离，则确认第三案件督促信息为目标案件督促信息。

具体地，服务器将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算的具体流程为：服务器首先将提取第三案件督促信息中的第二关键词，再将第一关键词和第二关键词之间的汉明距离进行计算，并比较汉明距离与预设汉明距离之间的大小关系。当汉明距离小于或等于预设汉明距离时，服务器便确认第三案件督促信息为目标案件督促信息。其中，预识别模型中存储了多个案件督促信息，因此可以选择任意一个作为第三案件督促信息进行比对，第三案件督促信息为预设识别模型中多个案件督促信息中的任意一个案件督促信息，第二关键词同样是通过预设维度采集的关键词。另外，汉明距离的计算考虑了字符之间的位置关系，因此能够更准确地衡量两个关键词之间的异同。借助这种准确的相似度度量，可以获得更精确目标案件督促信息。即较小的汉明距离表示更接近的匹配，能够加快目标案件督促信息的确认过程，可以快速过滤出与第一关键词较为接近的目标案件督促信息，减少了可能的错误匹配和不必要的比对工作，提高了工作效率。

S130、基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，以按照第一推送方式向被执行人发送第一案件督促信息。

具体地，服务器根据第一被执行人信息，能够确定第一推送方式，并实现按照第一推送方式向被执行人发送第一案件督促信息。其中，被执行人信息为与被执行人相关的基本信息，且法院有权限获得该信息。例如，被执行人信息可以包括被执行人的姓名、电话号码、邮箱、工作单位以及银行账户等信息。其次，推送方式包括推送频率以及推送时间段两个方面。举例来说，假设被执行人A为某企业职工，且上班时间较为固定，则服务器向该被执行人A推送案件督促信息的时间段为9:00之前或者18:00之后，利用空闲时间推送能够最大程度上对被执行人A进行相应督促，采用该个性化的推送方式能够提高案件督促信息的时效性。由此，服务器实现根据第一案件督促信息自动匹配第一被执行人，并确定相应的推送方式，从而完成对案件督促信息的便捷化管理，提高了对案件督促信息的管理效率。

在一种可能的实施方式中，基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体包括：在预设数据库中查找第一被执行人信息；若预设数据库中存在第一被执行人信息，则获取与第一被执行人信息对应的推送方式，以确定第一推送方式，预设数据库中预先存储有被执行人信息与推送方式之间的对应关系。

具体地，服务器基于被执行人信息确定第一推送方式的具体流程为：服务器首先在预设数据库中查找第一被执行人信息，当预设数据库中存在第一被执行人信息时，服务器将根据预设数据库中存储的被执行人信息与推送方式之间的对应关系，快速确定被执行人的推送方式。其中，预设数据库中存储的被执行人信息与推送方式之间的对应关系，可以为服务器根据被执行人信息分析得到的，也可以为服务器根据过往督促信息整理的得到的，这里不作限定，不再赘述。由此，服务器通过自动获取和准确匹过程，能够自动、准确地获取推送方式，实现统一管理，并提高工作效率和灵活性。

在一种可能的实施方式中，第一被执行人信息包括历史沟通记录，基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体还包括：从历史沟通记录获取被执行人的情感特征数据，情感特征数据包括平缓情绪和愤怒情绪；对情感特征数据进行识别，若确认被执行人为平缓情绪，则确定第一推送方式为以第一预设频率发送第一案件督促信息；若确认被执行人为愤怒情绪，则确定第一推送方式为以第二预设频率发送第一案件督促信息，第二预设频率低于第一预设频率。

具体地，上述过程为服务器根据历史沟通记录确定第一推送方式的过程。首先，服务器将从历史沟通记录中获取被执行人的情感特征数据，再对情感特征数据进行识别，当服务器确认被执行人的情绪为平缓情绪，则服务器确定第一推送方式为以第一预设频率发送第一案件督促信息。当服务器确定第一推送方式的情绪为愤怒情绪，则服务器确定第一推送方式为以第二预设频率发送第一案件督促信息。其中，第一预设频率和第二预设频率为预先设定的，且第二预设频率低于第一预设频率。

举例来说，第一预设频率为每天发送一次案件督促信息，第二预设频率为隔天发送一次案件督促信息。通过对法院与被执行人之间的历史沟通记录，能够清楚的分析后续案件推送方式的推送频率。历史沟通记录包括但不限于语音、文字以及电话沟通等。通过采用文字识别和语音识别等方式对历史沟通记录进行识别，便于准确地分析得出被执行人的情绪特征。例如，对历史沟通记录中的语义结合表情包进行分析，从而能够快速地识别被执行人的情绪特征。

在一种可能的实施方式中，当工作人员面对大量的案件督促信息，为了便于快速筛选得到本次所有执行的案件督促任务，在获取第一案件督促信息之前，接收终端设备发送的第二案件督促信息；采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，生成第一案件督促信息。

具体地，服务器在获取第一案件督促信息之前，将首先接收终端设备发送的第二案件督促信息，并采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，从而生成第一案件督促信息。其中，终端设备的类型包括但不限于：安卓（Android）系统设备、苹果公司开发的移动操作系统（iOS）设备、个人计算机（PC）、全球局域网（World Wide Web，web）设备、虚拟现实（Virtual Reality，VR）设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备等设备。在本申请实施例中，终端设备为电脑。终端设备内存储有第二案件督促信息，第二案件督促信息可以为一种案件督促信息，还可以为多种案件督促信息。

在一种可能的实施方式中，采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，生成第一案件督促信息，具体包括：获取第二案件督促信息中的文本数据；将文本数据进行去噪与分词，生成多个特征词；将多个特征词转换为各对应的特征值，其中，一个特征单词对应一个特征值，特征值为仅含有数字0与1中一种或两种的数据串；基于多个特征词各对应的权重对特征值设置权重，生成多个权重特征值；将多个权重特征值进行累加与降维，生成第一案件督促信息。

具体地，文本指纹运算机制的本质是通过哈希函数将输入文本映射到特定的哈希码空间，并使相似的文本在哈希码空间中具有较高的概率被分配到相同的桶。因此，具有相似文本的数据项可以被索引到相同的桶中，从而实现快速的相似性搜索。在本申请实施例中，通过使用诸如n-gram、shingle或其他特征提取算法，将原始文本转换为表示其内容的短序列。接下来，对提取的特征序列应用哈希函数，生成固定长度的二进制指纹。本申请实施例中哈希函数优选为局部敏感哈希函数。最后，通过使用文本指纹，可以加速文本的比较和匹配过程，并完成文本相似性分析和处理。其中，累加可以理解为将多个权重特征值的每一位相加，降维可以理解为将累加的结果转换为仅含有数字0或1中一种或两种的数字串。

本申请还提供了一种案件督促信息在线管理装置，参照图3，图3为本申请实施例提供的一种案件督促信息在线管理装置的模块示意图。在线管理装置为服务器，服务器包括获取模块31、处理模块32以及发送模块33，其中，获取模块31，用于获取第一案件督促信息；处理模块32，用于采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息；发送模块33，用于基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，以按照第一推送方式向被执行人发送第一案件督促信息。

在一种可能的实施方式中，处理模块32采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，具体采用如下计算规则：

；

其中，f(x)为分类决策函数，x为特征向量，x

在一种可能的实施方式中，在获取模块31获取第一案件督促信息之前，具体还包括：获取模块31接收终端设备发送的第二案件督促信息；处理模块32采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，生成第一案件督促信息。

在一种可能的实施方式中，处理模块32采用文本指纹运算机制对第二案件督促信息进行处理，生成第一案件督促信息，具体包括：获取模块31获取第二案件督促信息中的文本数据；处理模块32将文本数据进行去噪与分词，生成多个特征词；处理模块32将多个特征词转换为各对应的特征值，其中，一个特征单词对应一个特征值，特征值为仅含有数字0与1中一种或两种的数据串；处理模块32基于多个特征词各对应的权重对特征值设置权重，生成多个权重特征值；处理模块32将多个权重特征值进行累加与降维，生成第一案件督促信息。

在一种可能的实施方式中，处理模块32采用预设识别模型对第一案件督促信息进行识别，得到第一被执行人信息，具体包括：处理模块32从第一案件督促信息中提取第一关键词，第一关键词为预设维度对应的关键词，预设维度包括案件编码、督促内容、律师信息、审判员信息、庭审时间、判决结果以及督促人信息中的一种或多种；处理模块32将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息；处理模块32根据目标案件督促信息，得到第一被执行人信息，预设识别模型中存储有目标案件督促信息与第一被执行人信息之间的对应关系。

在一种可能的实施方式中，处理模块32将第一关键词与预设识别模型中的任意一个案件督促信息进行汉明相似度计算，以得到目标案件督促信息，具体包括：处理模块32提取第三案件督促信息中的第二关键词，第三案件督促信息为预设识别模型中的任意一个案件督促信息；处理模块32计算第一关键词与第二关键词之间的汉明距离；处理模块32比较汉明距离与预设汉明距离之间的大小关系；若汉明距离小于或等于预设汉明距离，则处理模块32确认第三案件督促信息为目标案件督促信息。

在一种可能的实施方式中，处理模块32基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体包括：在预设数据库中查找第一被执行人信息；若预设数据库中存在第一被执行人信息，则获取模块31获取与第一被执行人信息对应的推送方式，以确定第一推送方式，预设数据库中预先存储有被执行人信息与推送方式之间的对应关系。

在一种可能的实施方式中，第一被执行人信息包括历史沟通记录，基于第一被执行人信息，确定第一推送方式，具体还包括：处理模块32从历史沟通记录获取被执行人的情感特征数据，情感特征数据包括平缓情绪和愤怒情绪；处理模块32对情感特征数据进行识别，若确认被执行人为平缓情绪，则确定第一推送方式为以第一预设频率发送第一案件督促信息；若处理模块32确认被执行人为愤怒情绪，则确定第一推送方式为以第二预设频率发送第一案件督促信息，第二预设频率低于第一预设频率。

本申请还提供了一种电子设备，参照图4，图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备可以包括：至少一个处理器41，至少一个网络接口44，用户接口43，存储器45，至少一个通信总线42。

其中，通信总线42用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口43可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口43还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口44可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器41可以包括一个或者多个处理核心。处理器41利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器45内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器45内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器41可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable Logic Array，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器41可集成中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器41中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器45可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器45包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器45可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器45可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器45可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器41的存储装置。如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器45中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种案件督促信息在线管理方法的应用程序。

在图4所示的电子设备中，用户接口43主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器41可以用于调用存储器45中存储一种案件督促信息在线管理方法的应用程序，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个的方法。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。