LAW-AI 法律智能
處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語(yǔ)言,所以自然語(yǔ)言處理又叫作自然語(yǔ)言理解(NLU NaturalLanguage Understanding), 也稱(chēng)為計算機語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics).一方面他是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支,另一方面它是人工智能(AI,Artificial Intelligence) 的核心課題之一。
通過(guò)對海量的法律數據使用自然語(yǔ)言處理相關(guān)技術(shù)進(jìn)行處理以及建模提供了針對法律垂直領(lǐng)域的基礎模型,比如分詞,詞性獲取,相似度分析,文本分類(lèi),詞向量表示等,相對于市場(chǎng)上的通用模型準確度也有相應的提升,除此之外也使用相關(guān)機器學(xué)習和深度學(xué)習算法對法律數據進(jìn)行更深層的數據挖掘與分析。
知識圖譜(Knowledge graph)又稱(chēng)為科學(xué)知識圖譜,在圖書(shū)情報界稱(chēng)為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖,是顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結構關(guān)系的一系列各種不同的圖形,用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體,挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。
將案件信息從非結構化的數據轉化為結構化的形式進(jìn)行展示,從非結構化的文書(shū)中提取與案件相關(guān)的相關(guān)事件以及相關(guān)實(shí)體,并分析實(shí)體與事件之間的關(guān)系從而將大篇幅文書(shū)中的重點(diǎn)信息有條理的展示,輔助人們了解相關(guān)案情,以及對事件作出推理與結論。
基于深度學(xué)習及大規模圖像訓練,準確識別圖片中的字體內容、字體類(lèi)別、物體類(lèi)別、位置、置信度等綜合信息。
運用到法律領(lǐng)域中,將更多的卷宗等電子化案件文書(shū)行能夠轉化為文本便于后期對文本進(jìn)行分析處理。
語(yǔ)音識別技術(shù),也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識別Automatic Speech Recognition,(ASR),其目標是將人類(lèi)的語(yǔ)音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入,例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。與說(shuō)話(huà)人識別及說(shuō)話(huà)人確認不同,后者嘗試識別或確認發(fā)出語(yǔ)音的說(shuō)話(huà)人而非其中所包含的詞匯內容。
智慧正安語(yǔ)音識別技術(shù)主要運用將一些語(yǔ)音數據經(jīng)過(guò)處理能夠更加精確的轉換為文本數據進(jìn)行后期的分析,比法律行業(yè)傳統的人工分析大大縮短了辦案時(shí)間,并更加的精準,為法官、檢察官工作增加了極大的便捷、提升了工作效率。
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