文章摘要：運(yùn)用大數(shù)據(jù)與云計(jì)算充分挖掘分析數(shù)據(jù)資源，并依托法律規(guī)則庫(kù)和語(yǔ)義分析模型，在法官辦案過(guò)程中自動(dòng)推送案情分析、法律條款、相似案例、判決參考等信息，為法官判案提供統(tǒng)一的審理規(guī)范和辦案指引。對(duì)于“同判度”較高的類案，基于預(yù)測(cè)性判斷，對(duì)法官制作的裁判文書(shū)判決結(jié)果與之發(fā)生的重大偏離，系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警，從而防止裁判尺度出現(xiàn)重大偏離。

在卷宗材料電子化、輔助系統(tǒng)智能化、實(shí)體裁判的預(yù)測(cè)和監(jiān)督等場(chǎng)景為公檢法系統(tǒng)提供知識(shí)圖譜技術(shù)支持。此外還支持案例檢索、人工智能合同審核、信貸審核等次級(jí)場(chǎng)景。

公檢法信息電子化、結(jié)構(gòu)化

運(yùn)用STR技術(shù)（Scene-Text-Recognition，場(chǎng)景文本識(shí)別），將語(yǔ)音、紙質(zhì)化卷宗等非電子化信息快速轉(zhuǎn)換為可復(fù)制、可轉(zhuǎn)換的電子化數(shù)據(jù)。通過(guò)建立統(tǒng)一的法律要素檢索與語(yǔ)義庫(kù)，將半結(jié)構(gòu)化的歷史電子卷宗結(jié)構(gòu)化

解決了法律數(shù)據(jù)不充分、不真實(shí)、不客觀、非結(jié)構(gòu)化等痛點(diǎn)，并且為其他場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜應(yīng)用打下了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

公檢法智能輔助系統(tǒng)

可通過(guò)語(yǔ)義分析與知識(shí)庫(kù)搭建，實(shí)現(xiàn)裁判文書(shū)中如“當(dāng)事人信息”、“訴訟請(qǐng)求”等固定格式內(nèi)容的一鍵生成，輔助法官提高辦案質(zhì)效。

通過(guò)對(duì)法律文件的學(xué)習(xí)，使機(jī)器其能自行識(shí)別出法律信息的重要程度，從而提高了律師案例檢索的效率。

在民事領(lǐng)域，通過(guò)運(yùn)用人工智能審查合同，極大提升了信貸審核、法務(wù)審核的效率與準(zhǔn)確率

實(shí)體裁判的預(yù)測(cè)與監(jiān)督

預(yù)測(cè)指人工智能系統(tǒng)對(duì)海量裁判文書(shū)進(jìn)行情節(jié)特征的自動(dòng)提取和判決結(jié)果的智能學(xué)習(xí)，建立具體案件裁判模型，根據(jù)法官點(diǎn)選的關(guān)鍵詞或提供的事實(shí)、情節(jié)，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)、實(shí)時(shí)展示同類案件裁判情況，預(yù)測(cè)正在審理案件的實(shí)體裁判，同時(shí)推送更為精準(zhǔn)的相似案例，供法官參考。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)與云計(jì)算充分挖掘分析數(shù)據(jù)資源，并依托法律規(guī)則庫(kù)和語(yǔ)義分析模型，在法官辦案過(guò)程中自動(dòng)推送案情分析、法律條款、相似案例、判決參考等信息，為法官判案提供統(tǒng)一的審理規(guī)范和辦案指引。對(duì)于“同判度”較高的類案，基于預(yù)測(cè)性判斷，對(duì)法官制作的裁判文書(shū)判決結(jié)果與之發(fā)生的重大偏離，系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警，從而防止裁判尺度出現(xiàn)重大偏離。

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