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

Inventor： 张君福 ,  张艺璇 ,  陈一朴 ,  季昕 ,  王靖琨

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。

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

Inventor： 张君福 ,  张艺璇 ,  陈一朴 ,  季昕 ,  王靖琨

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。

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

Inventor： 莫同 ,  李雨萌 ,  骆旭辉 ,  刘亚亭 ,  张艺璇

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。

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

Inventor： 莫同 ,  李雨萌 ,  骆旭辉 ,  刘亚亭 ,  张艺璇

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。