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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/432 , G06F16/483 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q50/18
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。
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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/383 , G06F18/22
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。
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公开(公告)号：CN114266253B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202111573126.4
申请日：2021-12-21
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
发明人： 叶文鹏
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种未标注数据的半监督命名实体识别的方法，包括：数据分组、建立识别模型、交叉验证、文本标注、置信度计算和识别训练等步骤，综合多种常用模型的优势，最大程度的降低训练集中噪声数据的干扰，同时本方法并不用训练基于二分类的打分器。目前市面上少量标注文本命名识别算法无法充分挖掘出大量未标注的文本中的信息和降低相应由于少量标注文本带来噪声。该方法还可以通过调整置信度α，来调整最后模型的召回率和精度，在不同场景下使用不同的置信度来满足不同场景下对召回率和精度的不同要求。
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公开(公告)号：CN116562697A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310531829.3
申请日：2023-05-09
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/18 , G06N7/02
摘要： 本发明提出了一种基于模糊多因素评估的律师推荐方法，包括以下步骤：S1，获取各个律师的相关信息数据，建立各个律师的评价指标体系；S2，根据评价指标体系中的定性指标和定量指标得到各个律师的标准化矩阵；S3，根据客户选择律师的偏好，确定偏好下各指标的权重；S4，将确定的指标权重与各个律师的标准化矩阵进行整合，得到各个律师的综合矩阵；S5，对所述综合矩阵采用模糊TOPSIS‑GRA算法进行计算，得到各个律师的贴近度；S6，基于贴近度对各个律师进行排序，选择贴近度靠前的律师推荐给客户。本发明可以根据客户的个人喜好推荐合适的律师，智能选择让客户更满意的律师，能够简洁直观为客户展示所推荐的律师排名，省时省力。
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公开(公告)号：CN109063968A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810725258.6
申请日：2018-07-04
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
CPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/08 , G06Q50/18
摘要： 本发明公开一种智能执法办案管理方法，包括：诉讼当事人通过系统提交立案申请；提交立案申请通过后系统根据案件情况生成相应资料以及信息的加密，案件经过加密后生成对应的二维码，案件的相关当事人可根据二维码通过手机或者其它终端进行扫码，进入到相应的讨论群；当事人在相应的群中与其它当事人以及法官进行相互交流，以及传送相关文书以及资料。本发明凭借案件的加密二维码(或条形码)，一键浏览该案所有文件、图片的接收、调取、审批、移送、处理等情况，确保对案件流程的全程掌控，便于案件的检索、管理及保存留痕，减轻司法人员负累，提高案件处理效率。
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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/335
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。
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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/432 , G06F16/483 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06Q50/18
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。
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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/335
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。
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公开(公告)号：CN118550995A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410774709.0
申请日：2024-06-17
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/332 , G06N5/04 , G06N5/022 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q50/18
摘要： 本发明公开了基于人工智能模型的法律类案检索方法及系统，具体涉及法律类案检索推算技术领域，其包括用于负责开发和训练用于法律类案检索人工智能模型的人工智能模型开发训练模块、用于提供高效的法律文献检索功能的法律文献相关数据检索模块。本发明通过整合人工智能模型开发训练模块、法律文献相关数据检索模块、法律相关知识图谱构建模块和系统安全与合规性设定模块，实现了高效、准确的法律文献检索功能，系统安全与合规性设定模块则确保了数据的安全性、隐私性和系统的合法合规性，采用多层次的访问控制和实时监控机制，保障用户数据和系统运行的安全性和稳定性。
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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
申请人： 武汉百智诚远科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06Q50/18
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。
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