摘要
本申请提供一种用于法律合规审查的多模态决策辅助方法及系统,包括S1:获取待审查对象的多源数据;S2:对多源数据预处理;S3:提取文本数据、语音数据、图像和视频数据各模态特征向量;S4:将各模态特征向量输入至训练好的第一卷积神经网络模型,输出统一特征表示矩阵;S5:调用法规知识图谱检索接口,生成关联法规条款对应的法规约束向量;S6:将统一特征表示矩阵和法规约束向量输入至训练好的第二卷积神经网络模型,输出违规条款匹配结果及可解释信息。本申请自动匹配最新法规条款,输出直观可视的风险证据链,大幅提升审查覆盖度、准确性和时效性。
技术关键词
决策辅助方法
决策辅助系统
神经网络模型
文本特征向量
全局平均池化
数据
模态特征
执行语音识别
语义相关度
生成热力图
高风险
图像
矩阵
视频
编码器
图谱
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
视频动作检测方法
时序特征
神经网络模型
上采样
训练集
面向物联网设备
预训练模型
Sigmoid函数
参数
因子
联合设计方法
功率
分布式拍卖算法
传输路径
控制中心
序列
深度卷积网络模型
负荷预测模型
循环神经网络模型
电力系统
电力运行数据
监测方法
BP神经网络模型
加密数据
训练集