基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统

    公开(公告)号:CN117909485B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410313300.9

    申请日:2024-03-19

    摘要: 本发明涉及数据交互技术领域,尤其涉及一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统,方法包括:记录当前用户的声纹信息,获取用户的咨询信息,建立个体用户咨询库;使用大语言模型获取咨询关键词并提供反馈信息;进一步获取用户第三咨询信息,确定第三咨询信息与先前两次咨询信息的咨询相关度;确定当前用户的咨询类型;使用咨询相关度和咨询类型调整第三反馈信息范围,得到第三反馈信息;获取用户第N咨询信息,重复上述步骤得到第N反馈信息;系统包括:信息获取模块、信息库建立模块、分析模块,以及反馈模块;本发明咨询方法根据用户咨询信息之间的相关程度提供更准确的咨询结果,提高了用户咨询的质量。

    一种基于人工智能算法的法律知识增强检索系统及方法

    公开(公告)号:CN117725235B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311799732.7

    申请日:2023-12-25

    摘要: 本发明涉及一种基于人工智能算法的法律知识增强检索系统及方法,其中方法先获取用户输入的主观多模态数据和客观多模态数据,然后分别分析得到第一关键信息和第二关键信息,之后通过第二关键信息验证第一关键信息,得到事件信息集,并基于预设法律知识图谱进行检索,得到检索结果。相比于现有技术,本发明利用客观多模态数据得到的第二关键信息去验证利用主观多模态数据得到的第一关键信息,以消除用户主观错误带来的错误影响,从而得到最准确的事件信息集,这样便可以利用预设法律知识图谱进行准确的检索,解决了现有技术中过于依赖用户的输入而无法保证准确性的问题,具备很好的实用性。

    基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统

    公开(公告)号:CN117909485A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410313300.9

    申请日:2024-03-19

    摘要: 本发明涉及数据交互技术领域,尤其涉及一种基于大语言模型的法律咨询智能交互方法及系统,方法包括:记录当前用户的声纹信息,获取用户的咨询信息,建立个体用户咨询库;使用大语言模型获取咨询关键词并提供反馈信息;进一步获取用户第三咨询信息,确定第三咨询信息与先前两次咨询信息的咨询相关度;确定当前用户的咨询类型;使用咨询相关度和咨询类型调整第三反馈信息范围,得到第三反馈信息;获取用户第N咨询信息,重复上述步骤得到第N反馈信息;系统包括:信息获取模块、信息库建立模块、分析模块,以及反馈模块;本发明咨询方法根据用户咨询信息之间的相关程度提供更准确的咨询结果,提高了用户咨询的质量。

    基于深度学习的法律文件自动分类方法及系统

    公开(公告)号:CN117851602A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410258416.7

    申请日:2024-03-07

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习的法律文件自动分类方法及系统,该方法包括如下步骤:基于预设的文件模板预处理所有法律文件;将预处理后的所有法律文件分别进行分词处理,得到多个分词集合;通过预设的核心词汇库提取所有分词集合中的核心关键词;筛选出目标核心关键词;根据目标核心关键词将所有分词集合划分为多个核心分词集合簇和边缘分词集合簇;统计其他分词的分词词频;利用深度聚类算法并根据分词词频分别对多个核心分词集合簇进行重复二分聚类;采用语义分析提取出所有核心分词集合簇的簇主题;基于簇主题并利用主题模型算法将边缘分词集合簇中的分词集合归纳至各个核心分词集合簇中。本发明具有快速完成法律文件自动分类的效果。

    一种基于Roberta-BiLSTM模型的类案检索方法

    公开(公告)号:CN115617952A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211365703.5

    申请日:2022-10-31

    IPC分类号: G06F16/33 G06F40/30 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于Roberta‑BiLSTM模型的类案检索方法,包括文本预处理、token拼接、BiLSTM网络处理和全连接与池化等步骤,构建了Roberta‑BiLSTM模型,通过Roberta预训练模型更好的学习了文本的上下文信息,检索出的候选案件与查询案件的相似度大大提高、对文本token进行分块处理,并结合了BiLSTM模型的记忆优势,减少了预训练模型带来的对于文本长度的限制,可以更全面的提取文本特征,相比于现有技术具有检索出的候选案件与查询案件的相似度高、不受文本长度存限制的优点,在检索专业度要求不高的情况下,有效的满足了普通用户的使用需求。

    基于深度学习的法律文件自动分类方法及系统

    公开(公告)号:CN117851602B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410258416.7

    申请日:2024-03-07

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习的法律文件自动分类方法及系统,该方法包括如下步骤:基于预设的文件模板预处理所有法律文件;将预处理后的所有法律文件分别进行分词处理,得到多个分词集合;通过预设的核心词汇库提取所有分词集合中的核心关键词;筛选出目标核心关键词;根据目标核心关键词将所有分词集合划分为多个核心分词集合簇和边缘分词集合簇;统计其他分词的分词词频;利用深度聚类算法并根据分词词频分别对多个核心分词集合簇进行重复二分聚类;采用语义分析提取出所有核心分词集合簇的簇主题;基于簇主题并利用主题模型算法将边缘分词集合簇中的分词集合归纳至各个核心分词集合簇中。本发明具有快速完成法律文件自动分类的效果。

    基于Bert-TextCNN的裁判文书争议焦点提取归纳方法与系统

    公开(公告)号:CN115048518A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210677435.4

    申请日:2022-06-15

    摘要: 本发明公开了基于Bert‑TextCNN的裁判文书争议焦点提取与归纳方法,包括数据采集模块、模型训练模块和分析提取模块,通过将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,针对法律判决书这种短文本文档,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息,快速、准确地归纳并提取双方争议焦点要素的方法,可以有效地抽取文本争议焦点类别,实现对文本按照争议焦点标签的快速分类。很好地弥补了案件数量多而司法工作人员较少的矛盾,通过人工智能的方式在一定程度上消除司法工作人员的偏见与不统一的标准,促进司法的公平。

    一种基于人工智能算法的法律知识增强检索系统及方法

    公开(公告)号:CN117725235A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202311799732.7

    申请日:2023-12-25

    摘要: 本发明涉及一种基于人工智能算法的法律知识增强检索系统及方法,其中方法先获取用户输入的主观多模态数据和客观多模态数据,然后分别分析得到第一关键信息和第二关键信息,之后通过第二关键信息验证第一关键信息,得到事件信息集,并基于预设法律知识图谱进行检索,得到检索结果。相比于现有技术,本发明利用客观多模态数据得到的第二关键信息去验证利用主观多模态数据得到的第一关键信息,以消除用户主观错误带来的错误影响,从而得到最准确的事件信息集,这样便可以利用预设法律知识图谱进行准确的检索,解决了现有技术中过于依赖用户的输入而无法保证准确性的问题,具备很好的实用性。

    基于人工智能的法律条文快速检索方法及系统

    公开(公告)号:CN117609487A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202410078992.3

    申请日:2024-01-19

    摘要: 本发明涉及智能化数字处理技术领域,更具体地,本发明涉及一种基于人工智能的法律条文快速检索方法及系统,包括:采集案例建立案件库,并提取所述案件库中所有案件的特征词,构建特征词库;提取出所述目标案件的特征词;根据提取出的所述目标案件的特征词,并且根据计算的参考评价值,在所述案件库中筛选出参考案件,其中,所述参考案件的参考评价值高于预设阈值。本发明根据使用者需要检索的目标案件,对目标案件进行特征词的提取,且考虑到了管辖地法院与非管辖地法院之间对相似案件的使用法条进行参考,并依据计算出来每个参考案件中的法条的推荐程度,对参考案件进行排列,获得一个法条推荐列表,提高了对法条推荐的精确性。