摘要：本发明公开了一种面向法律领域的动态法律事件图谱构建方法，本发明利用自然语言处理技术构建了面向法律领域的动态法律事件图谱，本发明在法律领域尚未出现动态法律事件图谱构建方法；与现有技术相比，本发明中的动态法律事件图谱的最小单元是法律事件而不是实体，所构建的图谱是由法律事件和法律事件间关系组成；与传统的事件抽取相比，本发明所构建的动态法律事件图谱中知识是动态化、可计算化、可推理，而不是简单的抽取事件。本发明构建了面向法律领域的动态法律事件图谱，结合了传统知识图谱知识抽取的技术和事件挖掘技术构建了图谱，然后通过对法律事件图谱中的法律事件要素以及法律事件间的关系分别建模进行法律事件图谱计量。

摘要：本发明公开了一种基于法律专家知识库的上下文推理方法，本发明基于专家知识库，通过实体识别、语义分析，根据上下文推理理解法律文本中的隐含语义内容，并将推理过程中产生的新实体和不包含在专家知识库的推理结果经过人工审核整理后加入专家知识库，并从相应的语料库中得到每一条专家知识、每一个法律实体的权重，本发明的上下文推理方法为多推理引擎综合的推理方法，包括基于PMI的打分推理、一阶谓词逻辑推理、贝叶斯推理、神经网络推理等，该方法针对法律文本领域的上下文推理，能够有效解决法律文本语言理解中的部分上下文推理问题；本发明采用的基于法律专家知识库的推理方法，在法律领域具有天然的专业优势。

摘要：本发明公开了基于法律语义件与文书大数据统计分析的法律咨询系统，涉及司法技术领域，具体是一种面向司法领域的可以与用户进行多轮自然语言交互，动态生成咨询报告，解决用户法律问题的系统；基于海量机器预标注裁判文书数据集，通过引入神经网络模型来为用户提供了一个可以通过口语化问答的方式描述自身所遇到的法律问题的交互方式，通过自然文本信息抽取的技术使得可以为用户提供基于不断新增的法律文本而生成的定制化咨询报告。摆脱了以往基于专家系统的只能提供事先录入的固定的问卷与答案组合的法律咨询，更加贴近人工咨询的效果。

摘要：本发明公开了一种机器人识别道路交通执法行为并提供规范化辅助的方法，本发明将垂直领域（道路交通执法）与人工智能的算法相结合，使人工智能算法产生应用层价值；灵活应用算法知识与实际应用场景的结合，对交警执法场景进行建模，充分发挥专家知识的作用；辅助交警执法，将交警执法场景规范化建模，减少交警执法的变化性，充分体现规范性和统一性，降低交警执法难度，本发明主要是对交通执法场景和深度学习相结合，充分发挥专家知识的作用，建立垂直领域的神经网络，并通过优化现有技术，得到了交通执法领域更业、精准性更高的深度学习模型，解决执法场景规范化辅助的问题。

摘要：本发明公开了一种基于社会宏观经济指标的联动神经网络模型的案件趋势动态预测方法，本发明使用多个社会宏观经济指标作为自变量，建立联动的神经网络案件趋势预测模型，并提供了详细的步骤、公式和模型，不仅能够提高案件数量预测的准确率，也能够给案件变动原因作出合理的解释，还能够找到案件数量和社会宏观经济指标之间的定量关系，为当地的决策人员提高辅助决策参考。

摘要：本发明公开了一种基于Windows系统一体机的业务办理通用平台开发方法，其将平台与页面分离开发，创新性的使用基于web浏览的桌面应用提供业务办理，将繁重的页面开发与嵌入式平台开发分离开来，提供一套完整的一体机应用解决方案，以chromium内核为核心，页面开发转由更高效的前端技术完成，从应用内通过互联网访问，解决了热更新困难的问题，开发人员只需要关心页面样式的实现，不需要关心如何适配Windows系统、如何调用第三方驱动、如何进行系统权限管理等问题，本发明可解决传统一体机的诸多缺陷，通过限制系统按键、强制全屏等解决一体机的安全问题，通过提供JavaScript调用接口解决对第三方软硬件支持困难的问题，能真正简化开发流程、提升一体机版本更新效率。

摘要：本发明公开了一种基于多模态数据的交通事故法律自动决策方法，本发明解决了交通事故现场的法律自动决策问题，基于视频、图像、语音和文字等交通事故现场的实时多模态数据，经过自动决策系统预处理、识别、分析和决策生成，为特定交通事故事件提供法律决策支持、包括违法犯罪行为认定、责任认定、赔偿预测、法律法规适用预测、相关案例裁判分析等多维度法律决策辅助，帮助交警或个人快速精准了解事故的法律认定情况，以达到快速处理交通事故判罚和纠纷的目的。

摘要：本发明公开了一种符合加减刑专家常识规则的刑期自动预测方法，本发明对刑期自动预测的设计上考虑了符合加减刑专家规则，设计了基于加刑、减刑的案件要素表示方法。当前用于量刑的统计机器学习算法以及发明没有关注加减刑专家常识规则，预测出量刑值往往违反常识与规则冲突，本系统基于该考虑，对每个案由进行加刑、减刑情节要素进行分类，用于案件向量的表示和模型输入；本发明还设计了符合加刑减刑抓夹常识规则的神经网络结构，定义了训练方法。通过修改训练过程的网络权重调整公式，可以约束网络权重恒正或横负。通过将加刑情节和减刑情节单独输入到不同权重约束的子网络，保证了符合加减刑专家规则。

摘要：本发明公开了一种基于法理图规则引擎的法律概念识别方法，本发明将代表法律专家知识的法律图和规则引擎结合起来，实现了逻辑关系推理的法律概念识别；本发明构建一个法律概念法理逻辑图，每个法律概念可以看成是法理图上的一个结点，法理图确定了法律概念间的逻辑关系，使用法理图来指导法律概念识别的逻辑正确性。本发明在生成法律概念规则树步骤中，将法律专家整理的规则生成法律概念规则树，使得法律概念识别逻辑更加直观，更加具有可解释性。本发明创造性的提出了BSFC算法，实现了法理图的广度优先条件遍历。

摘要：本发明提供一种诉讼风险评估问卷自动生成的方法和装置，该方法包括：获取案件的内容提要信息，确定内容提要信息内的法律法规和判决文书；提取法律法规内的法律要素和判决文书内的案情要素；对法律要素和案情要素进行语义匹配，确定语义匹配度数值；将语义匹配度数值与预设阈值作比较，获取满足预设条件的法律要素；根据满足预设条件的法律要素、场景逻辑构建工具，得到诉讼风险评估问卷。本发明解决了人工阅读长文本信息提取法律要素和案情要素耗时耗力，主观性较强容易产生偏差，且需要具备专业法律知识的工作人员等问题；同时语义匹配上精度更高，获得的诉讼风险评估问卷逻辑性较强，能够有利于分析并进行诉讼风险评估。