作為一個(gè)基礎功能實(shí)現,將詞語(yǔ)信息映射到對應的向量空間,將詞可以通過(guò)向量來(lái)進(jìn)行表示以方便計算機對文本信息的計算。
提供中文分詞、詞性分析、法律行業(yè)的命名實(shí)體識別三大功能,能夠對相應的文本進(jìn)行進(jìn)行分詞,獲取文本詞性,并且識別對應實(shí)體信息
能夠對連續的文本切分出相對完整的詞語(yǔ)序列
切分詞之后可以對每個(gè)詞結合上下語(yǔ)義對分好的詞給一個(gè)詞性表示
能夠對法律中相關(guān)的人名,任務(wù)角色,機構,時(shí)間,地點(diǎn),案由,法律名稱(chēng),職業(yè),案件號等相關(guān)實(shí)體進(jìn)行識別
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行建模,對兩段文本提供了文本相似度計算,作為一個(gè)基礎技術(shù)提供給業(yè)務(wù)系統。
通過(guò)得到詞語(yǔ)向量來(lái)進(jìn)行詞語(yǔ)的相似度分析
數據檢索
詞庫擴充
通過(guò)對海量數據建立文本分類(lèi)模型,可以精確對文本相應類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。
基于現在先進(jìn)的深度學(xué)習模型實(shí)現序列到序列的文本信息標記。
對法律文書(shū)中的相關(guān)情節信息的提取,民事訴訟要點(diǎn)提取等
基于生成網(wǎng)絡(luò )模型,根據相關(guān)語(yǔ)義結構生成對應的文本的摘要信息。
對法律文書(shū)中相關(guān)事實(shí)以及其他描述進(jìn)行摘要概括,獲取文本的重點(diǎn)信息
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