【摘 要】
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随着大数据物联网时代的到来,人们的生活方式走向便捷化、智能化和信息化,法律人工智能也成为热门研究领域。通常人们遇到法律问题,会采用人工处理的方式,向专业法律人士进行询问与学习。其效率通常较低且耗费大量的时间与金钱,而且往往得不到便捷智能准确的法律服务。本文提出了一种基于智能手机的“法律咨询智能助手”APP设计与实现。其具体内容如下:首先,针对法律问答平台和法律问题识别与问答的国内外研究现状进行了比
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随着大数据物联网时代的到来,人们的生活方式走向便捷化、智能化和信息化,法律人工智能也成为热门研究领域。通常人们遇到法律问题,会采用人工处理的方式,向专业法律人士进行询问与学习。其效率通常较低且耗费大量的时间与金钱,而且往往得不到便捷智能准确的法律服务。本文提出了一种基于智能手机的“法律咨询智能助手”APP设计与实现。其具体内容如下:首先,针对法律问答平台和法律问题识别与问答的国内外研究现状进行了比较与分析后,山此设计了一种有关“法律咨询智能助手”APP平台的原型系统,并进行了相关功能模块与数据库的设计;其次,进行了罪名预测、咨询分类和自动问答的关键技术研究与设计。其中罪名预测采用一种改进的LS-SVM算法实现;咨询分类通过两种深度学习模型实现,即基准CNN和BiLSTM的融合以及多尺度卷积神经网络和Bi-LSTM的融合,两种方法各有优劣,实验证明在咨询分类任务中,后者效果好于前者;法律问答采取一种基于ES(Elasticsearch)+语义相似度加权打分的策略实现。最后,进行了“法律咨询智能助手”APP的原型系统搭建。经测试,该系统核心功能已基本实现。本设计的“法律咨询智能助手”APP平台能够有效地为用户提供一定的法律咨询服务,且更加准确地进行有关法律指导与帮助。
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