摘要
本申请涉及人工智能技术领域,公开一种证据与事实关联图谱构建方法、装置、设备及介质。该方法包括:对法律文件和待关联证据进行向量化处理,得到文本向量和证据向量;利用预训练的识别模型,对文本向量进行信息抽取和特征识别处理,以输出相应的主张向量;利用预训练的分析模型,对诉讼关系图进行注意力权重更新处理,得到注意力权重,依据注意力权重对证据向量和主张向量进行相关性评分处理,得到相关性评分结果;依据相关性评分结果,生成相应的关联图谱。本申请实施例可以准确提取待关联证据和案件事实之间的复杂关系,降低人为错误和偏见的干扰。
技术关键词
关联图谱构建方法
文本特征向量
样本
BERT模型
关系
案件
多头注意力机制
前馈神经网络
可读存储介质
梯度下降法
人工智能技术
数据
表达式
电子设备
处理器
线性
系统为您推荐了相关专利信息
动态数据脱敏方法
数据库服务器
敏感数据识别
客户端
脱敏策略
高维特征向量
电力
分布式能源发电
预训练模型
时序依赖关系
ECG信号数据
模型框架构建
编码器
基座
模型预训练
通用型数据
数据标注系统
智能系统
智能项圈
采集控制系统
傅里叶红外光谱
硅橡胶老化程度
样本
机器学习模型
模型构建方法