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LAW-AI 法律智能

NLP自然語(yǔ)言處理Natural Language Processing

提供領(lǐng)先的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，幫助法律產(chǎn)品更好的工作

處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫作自然語(yǔ)言理解（NLU NaturalLanguage Understanding），也稱(chēng)為計算機語(yǔ)言學(xué)（Computational Linguistics).一方面他是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的核心課題之一。

通過(guò)對海量的法律數據使用自然語(yǔ)言處理相關(guān)技術(shù)進(jìn)行處理以及建模提供了針對法律垂直領(lǐng)域的基礎模型，比如分詞，詞性獲取，相似度分析，文本分類(lèi)，詞向量表示等，相對于市場(chǎng)上的通用模型準確度也有相應的提升，除此之外也使用相關(guān)機器學(xué)習和深度學(xué)習算法對法律數據進(jìn)行更深層的數據挖掘與分析。

深入了解NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)

知識圖譜Knowledge graph

優(yōu)良兼容性可運用法律領(lǐng)域多個(gè)場(chǎng)景

知識圖譜(Knowledge graph)又稱(chēng)為科學(xué)知識圖譜，在圖書(shū)情報界稱(chēng)為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結構關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

將案件信息從非結構化的數據轉化為結構化的形式進(jìn)行展示，從非結構化的文書(shū)中提取與案件相關(guān)的相關(guān)事件以及相關(guān)實(shí)體，并分析實(shí)體與事件之間的關(guān)系從而將大篇幅文書(shū)中的重點(diǎn)信息有條理的展示，輔助人們了解相關(guān)案情，以及對事件作出推理與結論。

深入了解知識譜圖

文字識別技術(shù)Word recognition technology

精準度高、穩定性好，是智能法律處理中關(guān)鍵的一步

基于深度學(xué)習及大規模圖像訓練，準確識別圖片中的字體內容、字體類(lèi)別、物體類(lèi)別、位置、置信度等綜合信息。

運用到法律領(lǐng)域中，將更多的卷宗等電子化案件文書(shū)行能夠轉化為文本便于后期對文本進(jìn)行分析處理。

深入了解文字識別技術(shù)

語(yǔ)音識別Speech recognition

提供業(yè)界領(lǐng)先的語(yǔ)音識別技術(shù)，讓法律產(chǎn)品“長(cháng)耳朵”

語(yǔ)音識別技術(shù)，也被稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識別Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目標是將人類(lèi)的語(yǔ)音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。與說(shuō)話(huà)人識別及說(shuō)話(huà)人確認不同，后者嘗試識別或確認發(fā)出語(yǔ)音的說(shuō)話(huà)人而非其中所包含的詞匯內容。

智慧正安語(yǔ)音識別技術(shù)主要運用將一些語(yǔ)音數據經(jīng)過(guò)處理能夠更加精確的轉換為文本數據進(jìn)行后期的分析，比法律行業(yè)傳統的人工分析大大縮短了辦案時(shí)間，并更加的精準，為法官、檢察官工作增加了極大的便捷、提升了工作效率。

深入了解語(yǔ)音識別

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