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公开(公告)号：CN116991984B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311260313.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06Q50/18
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，提供了一种广域协同与体系知识增强的电子卷宗材料处理方法及系统，该方法包括：使中心服务端利用从境内法院集合汇集的案例库构建针对目标任务的第一样本数据集，并根据第一样本数据集进行小样本学习任务训练，以获得基础模型；使边缘服务端利用目标法院的案例库构建针对目标任务的第二样本数据集；根据第二样本数据集对基础模型进行小样本学习任务训练，以获得目标法院针对目标任务的卷宗材料处理模型；获取目标法院的待处理卷宗材料；并调用卷宗材料处理模型对待处理卷宗材料进行处理，以获得待处理卷宗材料的处理结果。本说明书实施例可提高电子卷宗材料处理结果的准确性，并提高卷宗资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116991984A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311260313.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06Q50/18
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，提供了一种广域协同与体系知识增强的电子卷宗材料处理方法及系统，该方法包括：使中心服务端利用从境内法院集合汇集的案例库构建针对目标任务的第一样本数据集，并根据第一样本数据集进行小样本学习任务训练，以获得基础模型；使边缘服务端利用目标法院的案例库构建针对目标任务的第二样本数据集；根据第二样本数据集对基础模型进行小样本学习任务训练，以获得目标法院针对目标任务的卷宗材料处理模型；获取目标法院的待处理卷宗材料；并调用卷宗材料处理模型对待处理卷宗材料进行处理，以获得待处理卷宗材料的处理结果。本说明书实施例可提高电子卷宗材料处理结果的准确性，并提高卷宗资源的利用率。
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公开(公告)号：CN112990177B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110391414.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电子卷宗文件的分类编目方法、装置及设备，属于图像处理技术领域，该方法、装置及设备，通过对电子卷宗文件的图片集中的图片进行质量检测及预处理、分类、文件整体性判断，从而生成目录，有效解决现有技术中分类编目的工具系统精度不够、需要大量人工校验等问题存在的技术问题，提升电子卷宗分类编目的效率。
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公开(公告)号：CN112836051B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110188680.4
申请日：2021-02-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种在线自学习的法院电子卷宗文本分类方法，包括采集文本数据，基于所采集的法律文书语料集，采用Word2vec的Skip‑gram模型，训练得到司法领域词向量模型，基于所采集的卷宗语料集，采用Doc2vec的PV‑DM模型进行训练，进行训练LDA模型；使用多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量；在应用系统中集成基于高斯核函数的KELM离线学习案卷文本分类器；利用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化。本发明通过基于人工标注的卷宗语料集，提出多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量，通过使用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化，经过迭代更新，模型分类正确率得到了逐步优化。
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公开(公告)号：CN112417880B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202011369142.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种面向法院电子卷宗的案情信息自动抽取方法，该方法包括：创建案情信息抽取框架，对各类案件电子卷宗文件中案情要素进行统计分析，构建基本案情本体；根据案情本体和电子卷宗文件版面特点，定制基本案情信息抽取策略；基于XML的跨领域信息抽取工具TZIE，构建案情信息抽取框架；基于多粒度语义的法律文书构建NER模型及训练，多粒度语义单元的结合方式，采用Word2vec的Skip‑gram模型和LDA主题模型，分别训练得到司法领域词向量模型和字向量模型，结合BiLSTM‑Attention‑CRF模型的领域实体识别，在基准模型BiLSTM‑CRF中增加了Attentio机制，预测每个语义单元属于不同标签的概率，辅助优化的模型训练方式，以人工标注语料训练模型作为主任务，以人工和自动标注语料训练模型作为辅助任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111078947B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201911130457.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/80
Abstract: 本发明公开了一种基于XML的领域要素提取配置语言系统，该系统包括TZIE语言规则模块、TZIE语言解析器模块、TZIE功能调度器模块，TZIE语言规则模块包括TZIE语言模块、定义领域词典模块、定义要素模块、定义提取方法模块、配置方法关系模块、配置操作符模块；TZIE语言解析器模块把XML文件中的要素提取配置变成计算机代码语言；TZIE功能调度器模块依据要素提取任务中配置的操作符，调用相应的功能。通过跨领域文本要素提取配置，提供了一种跨领域通用的定义要素方式，同时可以根据文本特征配置适合的方法进行提取，tzie将各种技术封装成为功能操作符，形成一个XML配置文件，易于维护和优化。
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公开(公告)号：CN112836051A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110188680.4
申请日：2021-02-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种在线自学习的法院电子卷宗文本分类方法，包括采集文本数据，基于所采集的法律文书语料集，采用Word2vec的Skip‑gram模型，训练得到司法领域词向量模型，基于所采集的卷宗语料集，采用Doc2vec的PV‑DM模型进行训练，进行训练LDA模型；使用多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量；在应用系统中集成基于高斯核函数的KELM离线学习案卷文本分类器；利用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化。本发明通过基于人工标注的卷宗语料集，提出多维度语义表示方法获取卷宗文件特征向量，通过使用基于RLS的在线序列优化模型KOS‑ELM对当前案卷文本分类器进行在线优化，经过迭代更新，模型分类正确率得到了逐步优化。
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公开(公告)号：CN111078947A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911130457.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/80
Abstract: 本发明公开了一种基于XML的领域要素提取配置语言系统，该系统包括TZIE语言规则模块、TZIE语言解析器模块、TZIE功能调度器模块，TZIE语言规则模块包括TZIE语言模块、定义领域词典模块、定义要素模块、定义提取方法模块、配置方法关系模块、配置操作符模块；TZIE语言解析器模块把XML文件中的要素提取配置变成计算机代码语言；TZIE功能调度器模块依据要素提取任务中配置的操作符，调用相应的功能。通过跨领域文本要素提取配置，提供了一种跨领域通用的定义要素方式，同时可以根据文本特征配置适合的方法进行提取，tzie将各种技术封装成为功能操作符，形成一个XML配置文件，易于维护和优化。
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公开(公告)号：CN112990177A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110391414.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电子卷宗文件的分类编目方法、装置及设备，属于图像处理技术领域，该方法、装置及设备，通过对电子卷宗文件的图片集中的图片进行质量检测及预处理、分类、文件整体性判断，从而生成目录，有效解决现有技术中分类编目的工具系统精度不够、需要大量人工校验等问题存在的技术问题，提升电子卷宗分类编目的效率。
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公开(公告)号：CN112417880A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011369142.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种面向法院电子卷宗的案情信息自动抽取方法，该方法包括：创建案情信息抽取框架，对各类案件电子卷宗文件中案情要素进行统计分析，构建基本案情本体；根据案情本体和电子卷宗文件版面特点，定制基本案情信息抽取策略；基于XML的跨领域信息抽取工具TZIE，构建案情信息抽取框架；基于多粒度语义的法律文书构建NER模型及训练，多粒度语义单元的结合方式，采用Word2vec的Skip‑gram模型和LDA主题模型，分别训练得到司法领域词向量模型和字向量模型，结合BiLSTM‑Attention‑CRF模型的领域实体识别，在基准模型BiLSTM‑CRF中增加了Attentio机制，预测每个语义单元属于不同标签的概率，辅助优化的模型训练方式，以人工标注语料训练模型作为主任务，以人工和自动标注语料训练模型作为辅助任务。
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