LAW-AI 法律智能

NLP自然语言处理Natural Language Processing

提供领先的自然语言处理技术,帮助法律产品更好的工作

处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫作自然语言理解(NLU NaturalLanguage Understanding), 也称为计算机语言学(Computational Linguistics).一方面他是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI,Artificial Intelligence) 的核心课题之一。

通过对海量的法律数据使用自然语言处理相关技术进行处理以及建模提供了针对法律垂直领域的基础模型,比如分词,词性获取,相似度分析,文本分类,词向量表示等,相对于市场上的通用模型准确度也有相应的提升,除此之外也使用相关机器学习和深度学习算法对法律数据进行更深层的数据挖掘与分析。

深入了解NLP自然语言处理技术

知识图谱Knowledge graph

优良兼容性可运用法律领域多个场景

知识图谱(Knowledge graph)又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

将案件信息从非结构化的数据转化为结构化的形式进行展示,从非结构化的文书中提取与案件相关的相关事件以及相关实体,并分析实体与事件之间的关系从而将大篇幅文书中的重点信息有条理的展示,辅助人们了解相关案情,以及对事件作出推理与结论。

深入了解知识谱图

文字识别技术Word recognition technology

精准度高、稳定性好,是智能法律处理中关键的一步

基于深度学习及大规模图像训练,准确识别图片中的字体内容、字体类别、物体类别、位置、置信度等综合信息。

运用到法律领域中,将更多的卷宗等电子化案件文书行能够转化为文本便于后期对文本进行分析处理。

深入了解文字识别技术

语音识别Speech recognition

提供业界领先的语音识别技术,让法律产品“长耳朵”

语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

智慧正安语音识别技术主要运用将一些语音数据经过处理能够更加精确的转换为文本数据进行后期的分析,比法律行业传统的人工分析大大缩短了办案时间,并更加的精准,为法官、检察官工作增加了极大的便捷、提升了工作效率。

深入了解语音识别

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