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司法领域中文字证据预测的研究和应用
NLP前沿讲座 2020/08/04 20:00:00
课程讲师
张学来 华宇信息研究院 大数据实验室总监

负责大数据及自然语言处理相关工作。先后参与了服务器虚拟化、容器云、区块链、自然语言处理、大数据等多个领域的平台研发及法律科技场景技术落地工作。

张学来
华宇信息研究院 大数据实验室总监

负责大数据及自然语言处理相关工作。先后参与了服务器虚拟化、容器云、区块链、自然语言处理、大数据等多个领域的平台研发及法律科技场景技术落地工作。

课程提纲
  • 证据分析中的挑战解析
  • 司法证据预测任务的Baseline解决方案
  • 多任务学习的Bert+KG证据预测方案优化
课程简介

法律人工智能是指人工智能技术在法律中的应用,其目标是充分提升法治效能。法律人工智能的研发主要有理论建模和具体应用两类问题,理论建模方面包括法律推理的形式模型、法律决策的计算模型和证据推理的计算模型等;具体应用方面包括文本自动分类与总结、法律信息的自动提取和电子取证的机器学习等。而自然语言处理就是实现司法领域智能化的重点技术之一。

在司法领域智能化进程中,NLP在很多方面都发挥着作用:裁判要件的要素提取,如从原告诉状、被告法定代表人身份证明中抽取原被告人的身份信息等;自动文本摘要,如将原告诉状中的事实理由和被告的答辩内容进行摘录,对相关证据中所抽取的文本进行摘录重组,自动生成预判事实等,以及案由识别,相似案例等等。

在证据分析方面,NLP技术同样提供了强大的技术支撑:1)根据案件类型收集相关证据并对其合法性进行校验;2)在皓繁卷宗中进行搜索并自动提取有效证据内容;3)自动按照逻辑规则对相关联的证据进行排列、分析和比对。NLP技术在证据分析中的应用大幅度降低了证据审查的人力成本,有效避免了重要信息遗漏以及辅助实现了法官的部分决策功能。

8月4日晚8点,智东西公开课邀请到华宇研究院大数据实验室总监张学来参与到「NLP前沿讲座」第2讲,带来主题为《司法领域中文字证据预测的研究和应用》的直播讲解。张学来老师将从证据分析的研究与挑战出发,详解如何利用不同的模型和解决方案进行司法证据预测任务,并深入讲解基于Bert模型和知识图谱的多任务学习证据预测方案。

张学来是华宇研究院高级研究员,先后参与了华宇的服务器虚拟化、容器云、区块链、自然语言处理、大数据等多个领域的平台研发工作。张学来现任华宇研究院大数据实验室总监,负责大数据及自然语言处理相关工作。

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