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公开(公告)号：CN111797241A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010552821.1
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的事件论元抽取方法及装置，包括构建事件检测模型，构建论元检测模型，构建实体选择模型，将实体选择模型选择的待检测实体输入到论元检测模型进行检测，采集预测结果的损失，根据预测结果的损失更新论元检测模型的参数；根据待检测实体更新实体选择模型；通过更新后的论元检测模型和更新后的实体选择模型对句子中的实体进行检测，并将检测结果引入更新后的论元检测模型和更新后的实体选择模型进行更新，循环直至遍历所有实体。本发明能够在检测当前论元的时候，引入已知论元的信息，通过引入已知论元信息和强化学习技术，能够有效利用论元间交互关系，提高论元检测效果。
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公开(公告)号：CN111797221A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010549298.7
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种类似案件推荐方法及装置，包括提取目标案例的案例特征并对案例特征进行预处理；预处理后的案例特征转换为非结构化信息和结构化信息，并分别对非结构化信息和结构化信息进行处理，利用处理后的非结构化信息构建第一特征向量，利用处理后的结构化信息构建第二特征向量，联合第一特征向量和第二特征向量获取案例的最终特征向量；将目标案件输入案由预测模型中，获取目标案件的案由，根据案由获取相同案由的同案由案件集合；采用最终特征向量获取同案由案件集合中的最相似案件并输出。本发明将词语通过神经网络向量化再计算相似度的方法比传统的文本相似度算法效果更好。
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公开(公告)号：CN111694945A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010493887.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的法条关联推荐方法及装置，包括获取待分析的相关法条，对相关法条进行处理转化为特征向量；相关法条包括上位法条集合和下位法条集合；构建LSTM网络模型，将特征向量输入LSTM网络模型中，获取相应的上位法条输出单元向量和下位法条输出单元向量；计算上位法条输出单元向量和下位法条输出单元向量的曼哈顿距离值，将上位法条输出单元向量、下位法条输出单元向量及曼哈顿距离值组合作为输出向量；对LSTM网络模型进行修正，将输出向量输入到修正后的LSTM网络模型中计算上位法条集合和下位法条集合的相似度，根据相似度输出推荐结果。本发明用于上下位法律条款识别时，能够有效的识别上下位法条之间的相似度并根据相似度为用户提供相应的法律法条。
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公开(公告)号：CN109614460A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811542431.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/30 , G06F16/2458 , G06Q50/18
Abstract: 本申请涉及法条数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，属于数据处理技术领域。本申请包括：获取数据库中的法条数据；通过预设的规则确定法条的句式复杂程度，所述句式复杂程度包括：句式简单或者句式复杂；根据确定出的所述句式复杂程度对法条进行拆分处理。通过本申请可以实现根据法条的句式复杂程度对法条进行相应的拆分处理，有助于满足对法条的拆分处理精准度需求。
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公开(公告)号：CN111797221B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202010549298.7
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F18/2411 , G06N3/04 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种类似案件推荐方法及装置，包括提取目标案例的案例特征并对案例特征进行预处理；预处理后的案例特征转换为非结构化信息和结构化信息，并分别对非结构化信息和结构化信息进行处理，利用处理后的非结构化信息构建第一特征向量，利用处理后的结构化信息构建第二特征向量，联合第一特征向量和第二特征向量获取案例的最终特征向量；将目标案件输入案由预测模型中，获取目标案件的案由，根据案由获取相同案由的同案由案件集合；采用最终特征向量获取同案由案件集合中的最相似案件并输出。本发明将词语通过神经网络向量化再计算相似度的方法比传统的文本相似度算法效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113641586B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110958006.X
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F11/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 发明实施例涉及软件测试领域，公开了一种软件源代码缺陷检测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括步骤：构建源代码缺陷数据集，基于开源项目缺陷信息构建用于训练的大规模数据集，包括对开源项目存在的缺陷条目进行自动对齐与抽取以及对所述开源项目源代码缺陷进行上下文增广；构建基于代码切片的深度学习源代码缺陷检测模型，包括使用多模态的语义表示对代码片段进行表示与分类；对基于人工智能的源代码缺陷检测结果集成显示；开发者可以使用本发明所述的方法自动构建来源于真实项目的缺陷数据集并借助模型进行自动判断，而不必花费大量的时间与精力人工遍历代码。
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公开(公告)号：CN112597063B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110213091.7
申请日：2021-02-26
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及软件维护领域，公开了一种缺陷代码定位的方法、装置以及存储介质，包括：S101：缺陷报告及对应源文件抽取；S102：计算代码源文件的表示；S103：计算缺陷报告的描述文本的表示，S104：计算缺陷报告和代码文件的相似度，得到缺陷报告可能对应的代码源文件；软件维护人员可以使用本发明所描述的方法辅助定位缺陷报告所描述的缺陷对应的代码源文件，提高效率。
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公开(公告)号：CN111797234A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010550434.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理分类模型中多标签分布学习的方法和系统，属于自然语言处理领域。在获取训练样本后，分别计算得到每个标签的标签向量和每个样本的样本向量；然后根据标签向量和样本向量计算得到每个样本与每个标签之间的相关性；再通过每个样本与每个标签之间的相关性计算得到每个样本的标签分布；最后根据标签分布更新自然处理分类模型。通过这种方式，能够使经过更新后的自然处理分类模型的样本得到更准确的标签，大大提高了自然处理分类模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111797225A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010550450.3
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/34 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种文本摘要生成方法和装置，涉及自然语言文本的自动摘要技术；在获取输入文本之后，通过采用编码器对文本进行处理得到编码器的环境向量；然后再根据根据编码器的环境向量采用解码器解码生成摘要。在编码器对整个文本信息编码过程中加入具有感知关键词注意力机制网络的合并层，调整最终得到的编码器的环境向量。使编码器的环境向量既考虑文本的整体性，又关注文本中的关键词。最终通过解码器解码后得到的摘要更加精确，更加符合输入文本。
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公开(公告)号：CN111475623A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010273401.X
申请日：2020-04-09
Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36
Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的案件信息语义检索方法及装置，基于知识图谱的案件信息语义检索方法包括根据法律文书构建法治知识图谱；对用户输入的问题进行简单识别和意图识别；定义sparql语言查询模板，根据意图识别结果匹配相应sparql语言查询模板在法治知识图谱中进行第一检索，为第一检索结果赋予第一置信度；搭建全文搜索引擎，将简单识别结果在全文搜索引擎中进行第二检索，为第二检索结果赋予第二置信度；根据第一置信度和所述第二置信度输出最终检索结果。本申请可以充分挖掘实体之间的联系，完成复杂的多跳语义检索，即使法治知识图谱的语义检索出现不能满足要求的输出时也可以基于全文搜索引擎返回检索结果，进一步提高检索效率和准确性。
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