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[发明专利]基于反馈的模型训练方法、关键词抽取方法及相关设备-CN202311199088.X在审
发明人：余梓飞;朵思惟;刘双勇;张程华;薛晨云;张艳丽 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本申请提供一种基于反馈的模型训练方法、关键词抽取方法及相关设备，所述模型训练方法包括：获取事件描述文本，将所述事件描述文本分别输入至预先构建的第一语言模型和第二语言模型，通过所述第一语言模型输出第一概率分布和推荐关键词，通过所述第二语言模型输出第二概率分布，其中，所述第一语言模型和所述第二语言模型用于抽取所述事件描述文本中的关键词。基于所述第一概率分布、所述第二概率分布和所述推荐关键词，采用近端策略优化算法构建总损失函数；最小化所述总损失函数以更新所述第一语言模型的模型参数。本申请的模型训练方法能够使推荐关键词更符合人类偏好。
基于反馈模型训练方法关键词抽取相关设备

[发明专利]基于多叉树和大规模语言模型的文档问答方法及相关设备-CN202311181804.1在审
发明人：余梓飞;朵思惟;刘双勇;张程华;薛晨云;张艳丽 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2023-09-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多叉树和大规模语言模型的文档问答方法及相关设备，所述方法包括接收用户输入的问题文本，并将所述问题文本通过处理转化为问题向量。分别计算所述问题向量与预先构建的数据库中的各类别中心对应的类别向量之间的第一相似度，根据各第一相似度确定至少一个候选类别中心。分别计算所述问题向量与每个候选类别中心包括的各文本段落对应的文本向量之间的第二相似度，根据各第二相似度确定目标文本段落。将所述问题文本和所述目标文本段落输入至经过预训练的大规模语言模型中，经由所述大规模语言模型输出所述问题文本对应的答案文本。本申请提供的问答方法提升了问答检索的效率和准确率，提升用户的体验感。
基于多叉树大规模语言模型文档问答方法相关设备

[发明专利]具有时序特征的事件多标签分类方法、装置及电子设备-CN202211406621.0在审
发明人：余梓飞;朵思惟;张艳丽;刘双勇 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供的一种具有时序特征的事件多标签分类方法、装置及电子设备，将无标签事件输入当前嵌入模型进行嵌入，通过更新的当前嵌入模型能够更好的对无标签事件进行特征提取，再对嵌入得到的第一向量表示进行聚类得到包含多个第一类别标签的已标注数据和第一未标注数据，采用注意力机制得到每个第一类别标签对应的词标签和第一未标注数据对应的自标签，基于所述词标签和所述自标签确定每个所述无标签事件的分类标签，完成对于无标签事件的分类。本申请提供的分类方法能够展现无标签事件分布随时间推移的演变，可应用于不同领域及场景，具有很好的迁移性。
具有时序特征事件标签分类方法装置电子设备

[发明专利]基于案例知识图谱的案件推荐方法、装置和电子设备-CN202011592618.3有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;薛晨云 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种基于案例知识图谱的案例推荐方法、装置和电子设备。所述案例推荐方法包括：对用户输入的案件进行特征提取；将提取出的案件特征在所述案例知识图谱中进行语义图搜索，推送相关联案例；对所述相关联案例进行排序，最终进行数据返回。本发明基于案例知识图谱的案例推荐方法采用知识图谱、自然语言处理和深度学习等领域的技术，对用户的提问进行实体提取、关系提取、时间提取、语义分析，并在知识图谱中通过多维匹配算法，最终精确分析当前处理案件，最终推送出相关指导案例。
基于案例知识图谱案件推荐方法装置电子设备

[发明专利]案事件知识图谱构建方法及相关设备-CN202011592591.8有效
发明人：朵思惟;余梓飞;于锋杰;薛晨云 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种案事件知识图谱构建方法及其相关设备，所述构建方法包括：通过对收集到的司法案事件相关数据进行数据处理，总结构建案事件表示体系，基于案事件表示体系进行案事件的信息抽取，最终以抽取到的信息作为点和边，形成结构化的案事件图谱。本发明基于深度学习的事件抽取方法，提出了一套司法案事件图谱的构建方法。该案事件知识图谱通过信息抽取，将以自由文本形式存在的司法案事件信息结构化，为其下游任务例如相似案例检索、类案精准推送、裁判文书自动生成等一系列司法领域的应用提供了基础保障。
事件知识图谱构建方法相关设备

[发明专利]基于法律知识图谱的定性量纪推荐方法及相关设备-CN202110304173.2有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;薛晨云 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于法律知识图谱的定性量纪推荐方法及相关设备。该方法包括：响应于接收到对违规案件的文本描述，基于违规行为标签树，利用深度学习算法的多标签注意力机制对所述文本描述进行多标签分类，以预测出所述违规案件对应的违规行为类别标签；根据所述违规行为类别标签，基于处罚规定知识图谱进行匹配与推理计算，以确定所述违规案件对应的处罚条款信息和违规性质标签；输出所述处罚条款信息和所述违规性质标签作为对所述违规案件的推荐定性结果。本公开提供的方法通过从现有相关文件和案例中进行法律信息的自动提取，建立一套相关领域的知识图谱，基于该图谱给出较为合理的司法判定，为司法机关判案提供辅助。
基于法律知识图谱定性推荐方法相关设备

[发明专利]案件文书排序方法及相关设备-CN202011596611.9有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张艳丽;王斐 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种案件文书排序方法及相关设备，基于现有案件文书信息定义文书页的结尾类型和开头类型；基于结尾和开头类型生成排序分类模板并构建相应排序算法；通过文本检测模型对所述文书页进行首页识别得到文书首页；将经过分类的所述文书页采用排序算法迭代计算得到包含文书首页的至少一种文书排序序列。本发明基于深度学习的OCR识别、自然语言处理等相关技术，并结合人工校验建立了一套司法案件文书的排序方法。该排序方法通过构建文书页首尾分类体系，针对不同类别应用不同算法，实现了乱序文书的自动排序，可减少文书编制人员的工作量，提升工作效率和准确度。
案件文书排序方法相关设备

[发明专利]事件自动层级分类方法及电子设备-CN202211118551.9有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;张艳丽 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供的一种事件自动层级分类方法及电子设备，从网络获取待分类数据，采用无监督学习方法，对所述待分类数据的分类过程进行多轮迭代。响应于满足迭代截止条件，输出与所述待分类数据对应的包含至少一个层级标签且具有若干类别的标注数据，所述层级标签用于表征所述标注数据的分类层级。通过本申请提供的事件自动层级分类方法，能够对事件进行无监督的层级分类，结合聚类算法提高无监督分类学习方法分类的准确性，实现了在无需进行人工标注的情况下对事件的层级和类别进行准确分类，降低了大量人工标注产生的人力成本和时间成本。本申请提供的事件自动层级分类方法能够用于不同领域及场景，具有良好的迁移性。
事件自动层级分类方法电子设备

[发明专利]基于知识图谱的法律推荐方法、装置和电子设备-CN202011287856.3有效
发明人：余梓飞;薛晨云;张程华 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q50/18 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种基于知识图谱的法律推荐方法、装置和电子设备。所述方法包括：响应于接收到用户输入的对法律事件和/或问题的描述，通过预训练的深度神经网络模型对所述描述进行语义解析，提取关键要素；根据提取出的所述关键要素，在预先基于法律知识相关文件构建的法律知识图谱中进行语义图搜索，搜索出与所述关键要素相关联的法律知识候选推荐数据；输出所述法律知识候选推荐数据中的至少一个作为与所述描述相关的法律知识推荐数据。
基于知识图谱法律推荐方法装置电子设备

[发明专利]基于文本语义理解的笔录智能审核方法及电子设备-CN202110204740.7有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本公开提供一种基于文本语义理解的笔录智能审核方法及电子设备，所述方法包括：获取用户输入的笔录文书，对所述笔录文书进行处理以获得所述笔录文书的文本内容；对所述文本内容进行计算，得到所述文本内容的计算结果；响应于所述计算结果对所述文本内容进行分类，确定所述文本内容的瑕疵类型。本公开基于深度学习的OCR识别、自然语言处理文本语义理解等相关技术，对已有的笔录“瑕疵”类型进行分类，对每一类别的“瑕疵笔录”应用相应的算法进行笔录识别，最终辅以人工校验，实现了对笔录文本的智能识别，保证了案件笔录和证人证言的真实性和可靠性。
基于文本语义理解笔录智能审核方法电子设备

[发明专利]基于案事件知识图谱的语义搜索方法、装置和电子设备-CN202011596608.7有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;薛晨云 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种基于案事件知识图谱的语义搜索方法、装置和电子设备，对用户输入的法律案事件问题首先进行预处理，然后对所述法律案事件问题的描述进行信息抽取和信息融合；基于案事件类型标签对所述描述进行分类，输出带有案事件类型标签的语义搜索图；将所述语义搜索图与法律案事件知识图谱进行子图匹配，输出法律案事件答案数据。本发明通过对用户问题建立语义网，并结合案事件知识图谱进行匹配和推理，能够准确捕捉用户的搜索意图，从而直接给出满足用户搜索意图的答案，实际解决用户的法律问题。
基于事件知识图谱语义搜索方法装置电子设备

[发明专利]基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备-CN202110474027.4有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供一种基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备。该方法包括：获取用户输入的法律问题；利用预先构建的多标签分类模型和预设的法律标签集合，基于联合学习机制对所述法律问题进行分类，以得到所述法律问题的法律标签；从法律问答对数据库中检索出与所述法律标签相关联的候选法律问答对；输出至少一个所述候选法律问答对中的答案作为对所述法律问题的答复。本公开提供的基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备，针对口语化的提问方式给出了一套法律咨询的智能问答方法，改善了传统方法不能很好的识别和理解口语化法律问题并将其意图进行精准分类的缺陷。
基于监督学习联合机制法律问答方法设备

[发明专利]基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备-CN202111629117.2在审
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;于锋杰 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种基于轨迹预测的目标人员动态风险预警方法及相关设备，该方法包括：获取目标人员的数据信息；将所述数据信息划分为基本信息和历史时序特征信息；根据所述基本信息构建目标人员知识图谱，基于所述目标人员知识图谱确定目标人员特征值列表；将所述历史时序特征信息输入到预先构建的时序预测模型中，通过所述时序预测模型输出预测时序特征信息；将所述目标人员特征值列表和所述预测时序特征信息进行合并，得到未来时段特征值列表；基于所述未来时段特征值列表通过预先构建的风险研判模型得到所述目标人员的风险得分。本申请兼顾了预测预警结果的时效性、准确度和可解释性，解决了传统预警技术方案的滞后性问题。
基于轨迹预测目标人员动态风险预警方法相关设备

[发明专利]文本纠错方法及相关设备-CN202111629155.8在审
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;张艳丽 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本申请提供一种文本纠错方法及相关设备，包括：获取待纠错文本；通过分词算法对所述待纠错文本进行分词，得到分词纠错文本；分别对所述待纠错文本和所述分词纠错文本进行错误检测，以得到错误候选集合，所述错误候选集合包括错误字词；基于所述错误候选集合确定替换候选集合；对所述错误候选集合进行分组，以得到多个错误候选子集合；基于多个所述错误候选子集合生成多个候选路径；基于所述替换候选集合和所述候选路径确定候选推荐集合；基于所述推荐候选集合通过预设算法得到推荐文本。本申请提供的文本纠错方法能够覆盖所有纠错路径和候选可能，提高文本纠错的正确率。
文本纠错方法相关设备

[发明专利]重点人员风险等级评估方法及相关设备-CN202111626116.2在审
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华;张艳丽 -专利权人： 天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供一种重点人员风险等级评估方法及相关设备，该方法包括采用基于预训练模型的实体‑关系联合抽取方式，获取到目标人员及其相关的实体、实体属性及关系，构建目标人员知识图谱，并根据预先构建的风险评估指标体系对给定类别目标人员风险影响因素的特征值进行填充。基于知识推理中混合推理的方法，对已构建知识图谱中的隐关系变量及特征进行知识推理和挖掘，进而补全实体及边关系，然后基于补全的知识图谱进一步对风险评估指标体系数据缺失值进行补全。最后，基于补全的风险指标数据通过风险研判模型输出目标人员的风险得分，从而确定目标人员的风险等级。本申请能够有效提高目标人员管理过程中的工作效率，同时降低人力管理成本。
重点人员风险等级评估方法相关设备

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