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專業全面的AI技術

法律知識圖譜構建

基于不同業務場景下知識需求的定義,以法律構成要件為基礎,通過大量法學專家梳理不同法律關系的案件信息和法律法規、司法解釋信息,形成了基礎法律知識點 資深法官和檢察官結合實務經驗,将涉及到的法律知識點進行分類、組合、關聯、更新,構建一個完整的知識體系,實現對法律知識的譜系化輸出,以及“類案”的定義。

電子卷宗材料識别

基于深度學習的AI引擎,利用圖像OCR、基于深度學習的圖像分類和目标檢測、實體識别等技術,結合卷宗材料特點,對卷宗文件進行識别分析與信息提取 目前智核已經可以識别千餘種法律材料,而且支持78類手寫體;結合華宇針對行業特點優化後的OCR技術,能進行50類關鍵材料信息提取。 目前已經用于卷宗自動歸目、案件信息回填和刑事訴訟證據智能分析等場景。

司法行業音視頻分析

利用語音識别技術和圖像識别算法,結合行業業務規則,對司法行業的訊問、談話、庭審等音視頻資料進行分析,識别音視頻中人物對象的語言、行為、着裝等特征。 行業音視頻提取技術,能幫助審判管理部門進行法官庭審規範性的自動巡查,包括法官人數、是否穿法袍、是否有接打電話等情況;能幫助運維服務人員,及時發現庭審錄像異常,自動觸發預警。

法律大數據融合

法律人工智能平台,能以案件、當事人、法官和标的物等主數據的角度,進行數據的關聯。 目前平台融合庫有九大類數據資源,包括:案件信息、查控财産信息、公開裁判文書、公開檢察文書、權威案例、工商數據、法官文章數據、圖文直播數據、公開庭審視頻數據。其中,已有公開的工商數據約14000多萬條。 同時也能接入外部數據實時數據接口,比如最高法院的三類數據接口、公安的戶籍信息、民政局的婚姻信息等。 通過大數據融合,能提供準确的當事人的自然信息、涉案信息、信用信息等,為立案風險甄别提供數據支持,這些信息可直接複用也能減少手工錄入,大大提高立案效率、降低風險。

法律大數據畫像技術

借助可視化手段将分散至各應用系統中核心業務群體的零散信息,通過數據挖掘方式進行數據提煉,從基本信息、行為信息、資産信息等維度,通過标簽模型刻畫用戶關心的個體和群體,并以畫像的形态來滿足用戶在多場景下對該人員或人群的全量關鍵信息、統計分析、效果評估、專項政策向導、人員影響因素分析等不同層次的需求。 目前已經實現案件畫像、當事人畫像和法官畫像,全面支持案件詳情、立案風險甄别、法官業績檔案等應用

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