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公开(公告)号：CN111583072B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010342334.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及法条上下位关系判断方法及处理终端，属于自然语言处理技术领域。本申请包括：获取法条数据；将法条数据输入训练好的文本关联度计算模型，文本关联度计算模型包括：编码模块、局部推理模块、推理合成模块和预测结果模块，经所述编码模块、局部推理模块、推理合成模块和预测结果模块的依次处理，得到法条间的上下位关系。通过本申请，有助于提升上下位法条关系判断的准确率。
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公开(公告)号：CN111460834B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010273691.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM网络的法条语义标注方法及装置，包括获取待分析文本；对待分析文本进行分析处理，以获取待分析文本的所有单词和单词对应的词性标注，转化为D维词向量输入到全连接神经网络中获取特征编码；将待分析文本的词性标注与预设数据库中文本的词性标注进行对比获取最匹配文本，获取最终向量表示；将最终向量表示输入全连接神经网络，输出待分析文本中每个单词的语义角色标注；本发明可以自动分析法律法条中的施事者、受事者、时间、地点等要素，能够辅助相关人员理解法条语义，并为更高层的法律信息化应用提供支持，可以有效提高工作人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN111583072A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010342334.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06Q50/18 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及法条上下位关系判断方法及处理终端，属于自然语言处理技术领域。本申请包括：获取法条数据；将法条数据输入训练好的文本关联度计算模型，文本关联度计算模型包括：编码模块、局部推理模块、推理合成模块和预测结果模块，经所述编码模块、局部推理模块、推理合成模块和预测结果模块的依次处理，得到法条间的上下位关系。通过本申请，有助于提升上下位法条关系判断的准确率。
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公开(公告)号：CN111460834A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010273691.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F16/33 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM网络的法条语义标注方法及装置，包括获取待分析文本；对待分析文本进行分析处理，以获取待分析文本的所有单词和单词对应的词性标注，转化为D维词向量输入到全连接神经网络中获取特征编码；将待分析文本的词性标注与预设数据库中文本的词性标注进行对比获取最匹配文本，获取最终向量表示；将最终向量表示输入全连接神经网络，输出待分析文本中每个单词的语义角色标注；本发明可以自动分析法律法条中的施事者、受事者、时间、地点等要素，能够辅助相关人员理解法条语义，并为更高层的法律信息化应用提供支持，可以有效提高工作人员的工作效率。
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