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

Inventor： 温立强 ,  吴雅萱 ,  李伟平 ,  骆旭辉 ,  耿傲云

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。

公开(公告)号：CN109523446A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811220594.1

申请日：2018-10-19

Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司

Inventor： 郜成胜 ,  张君福 ,  高留杰 ,  季斌林 ,  李伟平 ,  赵文 ,  张世琨

IPC: G06Q50/26

Abstract: 本发明实施例公开一种面向价格领域的大数据处理分析系统，包括：价格数据获取模块，用于利用预设数据获取方式，获取多源异构的价格数据；分布式处理模块，用于采用大数据分布式处理技术，对价格数据进行处理；大数据分析模块，用于对处理后的价格数据进行大数据分析；可视化展示模块，用于将大数据分析后得到的数据结果通过可视的、交互的方式进行展示。本发明实施例采用多样化的先进数据采集方式，能高效、准确的获取不同渠道多种复杂数据结构的价格数据，通过采用可靠、高效、高扩展性、高容错性的分布式数据处理方法，提高了数据处理效率，通过可视化展示模块可随时查看、监测和管理，能实现价格数据资源及时交换共享，大数据融合处理。

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

Inventor： 温立强 ,  吴雅萱 ,  李伟平 ,  骆旭辉 ,  耿傲云

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。

公开(公告)号：CN111552808A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010311136.X

申请日：2020-04-20

Applicant: 北京北大软件工程股份有限公司

Inventor： 李伟平 ,  王嘉熙 ,  杨晓 ,  张世琨

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的行政违法案由预测方法及工具，包括：获取第一预设数量的违法事实，并将所述违法事实转换为违法事实词向量，构建由违法事实词向量组成的训练数据集；利用卷积神经网络和全连接神经网络构建预测模型，并利用训练数据集中的违法事实词向量对所述预测模型进行训练，得到违法案由识别模型；其中，所述违法案由识别模型的输入为待识别的违法事实词向量，输出为违法案由预测结果。本发明提供的技术方案，在把文本信息交给深度神经网络模型进行处理之前，需要对文本信息进行处理，将文本信息转换为连续稠密的词向量，以便深度学习模型处理，相比现有技术，这种做法不需要选用特定的方法进行特征工程，特征表达能力更强。