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公开(公告)号：CN110008327B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201910257194.6
申请日：2019-04-01
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06Q50/18
摘要： 本发明实施例提供一种法律回答生成方法及装置，属于自然语言处理技术领域。包括：获取问题数据，问题数据与法律咨询相关；将问题数据输入至强化学习模型中，输出回答数据。由于强化学习模型是基于初始模型训练得到的，而初始模型的类型为编解码模型，而不是基于历史信息检索，从而不需要依赖于历史的法律问答数据，可以针对法律提问创造出新的回答数据。因此，能够提供覆盖范围较广的回答。其次，由于初始模型的类型为编解码模型，从而不需要以三元组的形式表示训练数据，进而经初始模型训练得到的强化学习模型更适用于法律提问的回答。
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公开(公告)号：CN113157880B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110319845.7
申请日：2021-03-25
申请人： 科大讯飞股份有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/383 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06Q50/18
摘要： 本申请提供了一种要素内容获取方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标案情文本；基于目标案情文本确定目标要素，并基于目标案情文本和目标要素确定目标要素对应的要素表示向量，其中，目标要素对应的要素表示向量用于表征目标要素在目标案情文本中的语义；基于目标案情文本和目标要素对应的要素表示向量，获取目标要素对应的要素内容。本申请提供的要素内容获取方法可根据目标案情文本自动确定出目标要素，并可根据目标案情文本和目标要素对应的要素表示向量自动确定出目标要素对应的要素内容。
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公开(公告)号：CN110008327A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910257194.6
申请日：2019-04-01
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F17/27 , G06Q50/18
摘要： 本发明实施例提供一种法律回答生成方法及装置，属于自然语言处理技术领域。包括：获取问题数据，问题数据与法律咨询相关；将问题数据输入至强化学习模型中，输出回答数据。由于强化学习模型是基于初始模型训练得到的，而初始模型的类型为编解码模型，而不是基于历史信息检索，从而不需要依赖于历史的法律问答数据，可以针对法律提问创造出新的回答数据。因此，能够提供覆盖范围较广的回答。其次，由于初始模型的类型为编解码模型，从而不需要以三元组的形式表示训练数据，进而经初始模型训练得到的强化学习模型更适用于法律提问的回答。
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公开(公告)号：CN115099222A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210474457.0
申请日：2022-04-29
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/226 , G06F40/216 , G06F40/232 , G06F16/35 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种标点符号误用检测纠正方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：将获取的待检测文本输入到已训练的纠错模型中进行第一检测，以获得多个位置的第一预测纠正结果，第一预测纠正结果中包括对每一位置预测执行的修改操作类型、每一位置对应的预测纠正后的标点符号类型；基于每一位置预测执行的修改操作类型，确定每一位置所应执行的第二检测的检测方式；基于确定的检测方式进行第二检测，以获得每一位置的第二预测纠正结果；基于每一位置对应的第一预测纠正结果和/或第二预测纠正结果，确定每一位置的目标纠正结果。
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公开(公告)号：CN110569350B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910728071.6
申请日：2019-08-08
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06Q50/18
摘要： 本发明提供一种法条推荐方法、设备和存储介质。该方法包括：获取用户输入的法律问题的语义分析结果；根据所述法律问题的语义分析结果，获取与所述法律问题对应的多个相关的法条，并建立多个问题‑法条对；所述问题‑法条对包括：所述法律问题与各个所述相关的法条的配对；利用训练得到的法条匹配模型，对多个所述问题‑法条对进行筛选，得到匹配概率最大的前N个问题‑法条对；N为大于0的整数；向用户推荐所述前N个问题‑法条对中的法条。本发明实施例提高了法条推荐效果。
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公开(公告)号：CN112463925A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011385784.6
申请日：2020-12-01
申请人： 科大讯飞股份有限公司 , 河北省讯飞人工智能研究院 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/335 , G06Q50/18
摘要： 本申请公开了一种案件卷宗处理方法、相关设备及可读存储介质，预先构建包含多条知识的法律法规知识库，每条知识指示一个案由、一个事实要素与至少一个法律法规的对应关系。在获取待处理案件卷宗对应的文本之后，先确定文本中包含的案由以及每个案由对应的事实要素，然后，针对每个案由对应的每个事实要素，基于预先构建的法律法规知识库即可确定与该案由对应，且与该事实要素对应的法律法规，最终，基于确定出的法律法规，确定所述待处理案件卷宗的适用法律法规。基于上述方案，在需要确定某个待处理案件卷宗的适用法律法规时，通过预先构建的法律法规知识库即可自动确定，避免了受法律专家主观情感因素的影响，保证案件判决的公平性。
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公开(公告)号：CN110569350A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910728071.6
申请日：2019-08-08
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06Q50/18
摘要： 本发明提供一种法条推荐方法、设备和存储介质。该方法包括：获取用户输入的法律问题的语义分析结果；根据所述法律问题的语义分析结果，获取与所述法律问题对应的多个相关的法条，并建立多个问题-法条对；所述问题-法条对包括：所述法律问题与各个所述相关的法条的配对；利用训练得到的法条匹配模型，对多个所述问题-法条对进行筛选，得到匹配概率最大的前N个问题-法条对；N为大于0的整数；向用户推荐所述前N个问题-法条对中的法条。本发明实施例提高了法条推荐效果。
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公开(公告)号：CN115455193A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210997221.5
申请日：2022-08-18
申请人： 河北省讯飞人工智能研究院 , 科大讯飞股份有限公司 , 科大讯飞(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F40/279 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请提出一种知识图谱补全方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：对待预测三元组中的头实体和尾实体进行信息交互融合，得到头实体对应的代理头实体和尾实体对应的代理尾实体；通过计算按照待预测三元组中的头尾实体关系对代理头实体进行平移变换得到的实体与代理尾实体之间的差异，确定待预测三元组成立的概率；若待预测三元组成立的概率达到预设阈值，则利用待预测三元组对知识图谱进行补全。采用本申请的技术方案，可以实现三元组中头实体和尾实体的信息交互融合，利用实体信息交互后的代理头实体和代理尾实体判断三元组是否成立，能够提高事实三元组的判定准确性和知识图谱补全的准确度。
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公开(公告)号：CN113157880A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110319845.7
申请日：2021-03-25
申请人： 科大讯飞股份有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/383 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06Q50/18
摘要： 本申请提供了一种要素内容获取方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取目标案情文本；基于目标案情文本确定目标要素，并基于目标案情文本和目标要素确定目标要素对应的要素表示向量，其中，目标要素对应的要素表示向量用于表征目标要素在目标案情文本中的语义；基于目标案情文本和目标要素对应的要素表示向量，获取目标要素对应的要素内容。本申请提供的要素内容获取方法可根据目标案情文本自动确定出目标要素，并可根据目标案情文本和目标要素对应的要素表示向量自动确定出目标要素对应的要素内容。
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