【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，具体涉及一种基于大模型的法官ai助手系统及其数据处理方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，其在法律领域的应用也日益广泛。传统的法律辅助系统主要依赖于关键词匹配和规则库，虽然在一定程度上提高了法官的工作效率，但在处理复杂案件和理解法律文书的语义方面仍存在明显不足。
2、目前，法官在处理案件时面临着以下挑战：
3、信息过载：随着案件数量的增加和法律文书的复杂化，法官需要处理大量的信息，这给他们带来了巨大的工作压力。
4、案件复杂性：现代社会中的法律案件往往涉及多个领域，需要法官具备广泛的知识储备和深入的分析能力。
5、因此，亟需一种能够全面理解法律文书、提供深度分析、具有良好可解释性和适应性的ai辅助系统，以更好地支持法官的决策过程。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术公开了一种电池热管理系统及控制方法。
2、在一方面，本申请公开了一种基于大模型的法官ai助手系统，包括：
3、数据采集模块，用于收集案件数据、法律文书和对应的司法信息，形成第一关键数据；
4、自然语言处理模块，用于对第一关键数据进行语义理解和分析，得到第二关键数据；
5、大模型机器学习模块，用于接收第二关键数据，并输入训练的法律模型，计算并输出法律分析和建议，以辅助法官进行案件评估和判决制定。
6、其中，所述大模型机器学习模块包括以下经过训练的模型：法律文书关键信息提取模型
7、所述法律文书关键信息提取模型的架构包括：
8、输入层，用于接收上下文句子所属区域信息、上下文句子token序列和待预测句子token序列；
9、多头注意力层，用于对来自输入层的输出数据进行处理，以计算不同输入元素之间的关联性和重要性；
10、前馈神经网络层用于对多头注意力层的输出数据进行非线性变换和特征处理；
11、输出层，被配置为接收前馈神经网络层的输出，并通过归一化指数函数生成待预测句子属于各个预定义区域的概率分布，从而实现对法律文书中句子的精确区域分类。
12、所述票据关键信息提取模型包括预先配置的词典，能够通过更新词典实现对新票据类型的识别。
13、在另一方面，本申请还公开了一种法官ai助手系统的数据处理方法，具体包括以下步骤：
14、采集案件数据、法律文书和对应的司法信息，形成第一关键数据；
15、对第一关键数据进行语义理解和分析，得到第二关键数据；其中，语义理解和分析包括使用基于转换器架构的预训练语言模型进行语义向量化；
16、接收第二关键数据，并输入训练的法律模型，计算并输出法律分析和建议，以辅助法官进行案件评估和判决制定。
17、上述方案中，还包括以下步骤：
18、使用基于飞桨自然语言处理的通用信息抽取模型从法律文书中提取关键信息，该通用信息抽取模型的训练方法包括：
19、将至少包含有判决书和诉状的法律文书作为训练数据；
20、将法律文书划分为预定义的多个区域；
21、构建基于编码器-解码器架构的神经网络模型，该模型的输入包括上下文句子所属区域的顺序号、上下文句子的token序列和待预测句子的token序列；
22、设置模型输出为待预测句子属于各预定义区域的概率分布；
23、使用交叉熵损失函数作为模型的目标函数；
24、在训练过程中，采用强制教学方式进行模型训练；
25、通过迭代训练和优化，提高模型在法律文书关键信息提取任务上的准确率。
26、其中，所述预定义的多个区域包括但不限于首部、诉讼请求、事实与理由、证据清单和事实认定。
27、采用强制教学方式进行模型训练的方法具体包括：
28、在训练阶段，使用训练集中的实际区域顺序号作为上下文句子所属区域的输入；
29、在预测阶段，将首句的区域顺序号初始化为0，后续句子的区域顺序号使用前一句预测结果的最大概率对应的区域。
30、本申请的方案通过数据采集模块和自然语言处理模块，系统能够快速收集和分析大量案件数据和法律文书，极大地提高了信息处理效率。这使得法官能够在短时间内获取案件的关键信息，从而更快地做出决策。自然语言处理模块采用先进的语义理解技术，能够深入分析法律文书的内容，提取隐含的语义信息。这种深度理解能力远超传统的关键词匹配方法，为后续的法律分析提供了更可靠的基础。大模型机器学习模块集成了多个专业模型，包括法律文书关键信息提取模型、回答内容关键信息提取模型、票据关键信息提取模型和相似判例推荐模型。这种多模型协同工作的方式能够从多个角度对案件进行分析，提供全面而深入的法律见解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大模型的法官AI助手系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述大模型机器学习模块包括以下经过训练的模型：法律文书关键信息提取模型；回答内容关键信息提取模型；票据关键信息提取模型和相似判例推荐模型。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述法律文书关键信息提取模型的架构包括：
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述票据关键信息提取模型包括预先配置的词典，能够通过更新词典实现对新票据类型的识别。
5.一种法官AI助手系统的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的训练方法，其特征在于，所述预定义的多个区域包括但不限于首部、诉讼请求、事实与理由、证据清单和事实认定。
8.根据权利要求6所述的训练方法，其特征在于，采用强制教学方式进行模型训练的方法具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的法官ai助手系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述大模型机器学习模块包括以下经过训练的模型：法律文书关键信息提取模型；回答内容关键信息提取模型；票据关键信息提取模型和相似判例推荐模型。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述法律文书关键信息提取模型的架构包括：
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述票据关键信息提取模型包括预先配置的词...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡勇，吉利，黄文海，黄俊鑫，
申请(专利权)人：江苏怀业信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。