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详解平安科技智慧法律领域的AI应用

编辑:岳巴资讯 时间:2019-10-29 09:32:52 阅读: 4993

平安科技知识图谱技术团队(Ping An Science and Technology Knowledge Mapping Technology Team)两年来一直在打磨该项目,深入探索智能法律领域,运用人工智能创新技术,如语言模型、元素抽取、关系抽取、4w事件抽取、语义匹配和相似度等。,建立了一个涵盖诉讼前、诉讼中和诉讼后全过程的智能法律技术中心。台湾法律中的技术工具可以灵活配置和组合,实现各种法律场景的快速登陆和实际应用。

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图1:智能法律技术中的台湾

知识地图技术团队建立的技术中心可以实现合同文本、判断文件、文件、商标、域名等数据的标准化分析和处理,支持法律场景下的各种应用。技术平台由多个细分技术工具组成:

语言模型:

基于大量法律文本的无监督学习的法律领域的预培训语言模型构成了其他技术工具模块的底层支持。与普通语料库的语言模型相比,法律语言模型更适合处理专业法律场景的自然语言任务。

元素提取:

基于bert、bilstm、crf等不同模型组件的法律信息抽取模型可以快速解构判决文件、合同、档案、商标等法律要素,从而获得关键的核心法律要素。在现行法律中,台湾元素提取工具可以涵盖以下情况:

1)裁判文书要素:文书要素抽取模型涵盖了1000多个诉讼事由,可以抽取80多个文书的共同要素,如原被告、申请、论据、证据、争议焦点等。

2)合同要素:合同要素提取模型涵盖了40多种合同类型,包括房地产租赁合同、购买合同、银行贷款合同等。可以提取10种以上的合同要素,包括甲乙双方、合同期限、合同金额等。;

3)文件元素(file elements ):文件元素抽取模型涵盖了第一、第二、执行案例的30多种文件类型,可以抽取100多种文件元素,如名称、职位、法律依据等。;

4)商标元素:商标抽取模型可以抽取出现在公众意见、微博和应用中的商标名称,为上层的商标识别和侵权比较提供支持。

应用场景1:资产线索提取

在企业破产的收尾现场,快速提取资产线索(资产规模、资产趋势等)。)实现,为法院和银行清算企业资产、智能跟踪企业资产线索提供指导;

应用场景2:判断预测

对于提取的文档元素和判断结果,法律中心可以实现相关性预测映射。在处理新案件时,根据相关预测映射推断出案件最有可能的判决结果,从而为案件判决和诉讼提供指导。以人身伤害汽车保险赔偿现场为例,通过提取历史判断文件中有争议的焦点、证据项目、判断金额、判断结果等要素,并利用xgboost等机器学习算法构建预测模型,可以快速预测新案例的赔偿结果。

关系提取:

基于bert预训练的法律关系抽取模型可以从法律文件、合同等文本中快速抽取各种法律关系。包括人与机构的关系(担保、质押、股权等)。),法律映射关系,判断结果与法律事实之间的映射关系等。利用实体识别、实体链接、回指解析等技术。,可以构建实体关系图来恢复案例的关键节点和关系特征。

应用场景:企业诉讼风险肖像

基于元素和关系抽取工具,系统可以抽取企业诉讼维度的相关对象和法律关系,从而构建和获取企业诉讼风险画像。基于企业的诉讼风险画像,用户可以从法律诉讼的角度深入了解企业自身风险要素及相关对象的法律风险点,从而实现控风。

4w事件提取:

事件元素提取技术用于从法律文档中提取事件信息,包括时间(何时)、人员/组织(谁)、地点(何地)以及什么触发词,以构建案件时间线。

应用场景:案例时间轴与案例排序的串联

提取法律案件的核心点(4w),连接案件发生时的所有时间点,恢复核心案件,帮助法官和法人快速审查案件,节省整理和阅读案件的时间。

语义匹配和相似性:

结合无监督(bm25)和有监督(dssm,k-nrm)语义匹配方法,计算不同文本的语义相似度。基于上述语言模型、元素提取、关系提取和事件提取模型的输出,结合语义相似度匹配技术,可以支持以下业务应用。

应用场景1:智能检索

基于解构的法律知识地图,建立智能搜索引擎,实现一键式二级搜索,包括搜索律师、合同、文件和文章,从而提高法律信息搜索的效率,帮助法律专业人员快速定位关键信息。

应用场景2:合同比较和审查

1)合同比较:通过合同条款的一致匹配,可以实现任何合同比较。在双方签订合同的情况下,可以帮助用户快速定位修改后的合同条款,防止遗漏关键条款信息。

2)合同评审:将目标合同与专业法律评审意见进行比较,可以在10秒内实现高效的合同评审,并提示可能存在的法律风险和建议的修改意见,从而降低合同签订过程中容易存在的法律合规风险;

应用场景3:类案例推送

基于法律案例的构成要素,分析案例子图与子图之间的相似性,通过比较和匹配得到案例的相似性。它可用于向法官、律师、案件当事人等法律用户推荐类似的目标案件。,推动类似案件,从而为法律决策提供参考和依据。

申请场景4:商标侵权判决

通过电子商务、微信公众号、舆情、app等舆情渠道,实时监控侵权线索,智能比较文字和图片商标相似性,判断商标侵权,为企业维权提供指导和建议。

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