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一种基于大模型的案件解析应用方法与装置 

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申请/专利权人:浪潮云信息技术股份公司

摘要:本发明公开一种基于大模型的案件解析应用方法与装置,涉及信息服务技术领域;包括:步骤1:采集与整合法律资源数据,步骤2:预处理法律资源数据,步骤3:构建大模型,步骤4:进行案件解析与咨询,根据用户提交案件信息,利用基于规则的解析模型和基于深度学习的解析模型进行智能解析,步骤5:提供案件应用与服务:根据用户角色提供相应的服务;步骤6:优化与维护数据库及大模型:实时或定期从源头数据库获取最新的法律资源数据,更新相应数据库,根据应用场景与用户需求的变化,基于更新数据对大模型进行优化迭代与训练。

主权项:1.一种基于大模型的案件解析应用方法,其特征是包括:步骤1:采集与整合法律资源数据:集成法律法规数据库,建设判例数据库,集成法学文献库,集成律师经验数据库,步骤2:预处理法律资源数据:针对采集的法律资源数据进行数据清洗,文本解析,知识标注及知识融合,获得法律知识数据;步骤3:构建大模型:利用深度学习及神经网络算法,将法律知识数据转换为向量表示,利用法律知识数据建立案件解析模型:基于法律知识图谱,构建基于规则的解析模型和基于深度学习的解析模型,前者通过设定规则逻辑,进行案件事实认定、法律适用推理,后者进行案件的相似案例检索、裁判结果预测的深度解析,利用法律知识数据建立知识推荐模型,通过知识推荐模型根据用户角色、案件类型、诉讼阶段因素,运用协同过滤及深度学习算法,进行法律知识推荐;步骤4:进行案件解析与咨询:根据用户提交案件信息,利用基于规则的解析模型和基于深度学习的解析模型进行智能解析,并根据用户问题的意图和上下文,在法律法规数据库、判例数据库、法学文献库、律师经验数据库中搜索相关知识,结合知识推荐模型进行推理,生成符合法律逻辑、表述清晰的回答;步骤5:提供案件应用与服务:根据用户角色提供相应的服务;步骤6:优化与维护数据库及大模型:实时或定期从源头数据库获取最新的法律资源数据,更新相应数据库,根据应用场景与用户需求的变化,基于更新数据对大模型进行优化迭代与训练。

全文数据:

权利要求:

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