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结合基于深度学习的OCR、图像分析和实体识别等技术，实现电子卷宗材料的自动分类；支持常见图片类型、pdf、word、excel等格式；支持3600多类材料；民事、刑事、行政、执行、赔偿、减刑假释类卷宗，自动归目准确率达到95%以上。
文档标题识别
基于自研的OCR技术，结合识别后的文本以及文本的位置坐标信息，采用卷积神经网络的文本分类方法，通过大量的样本标注和训练，实现对图片材料和文本文档的标题识别；行业内文档标题识别准确率可达92%。
司法实体识别
基于深度学习，七八千的街车，将自然语言理解技术和法律逻辑体系相结合，可对公、检、法、司、仲裁等多个行业100多类文书进行信息项提取，摩托，可提取信息项数量超过1万项。
关系提取
将基于深度学习的自然语言理解技术和模式识别技术相结合，利用生成模型，2019新款中申太子摩托车，世界摩托车大奖赛视频，结合关系图谱，摩托世界锦标赛视频，自动识别文本中的实体并抽取实体之间的关系；支持100+种法律关系和社会关系。
事件提取
利用触发词对事件进行分类，基于人工标注数据，采用实体识别技术和文本分类技术提起事件中的主体、客体和其他参数等信息，实现事件提取；支持消费类、娱乐活动类、行贿受贿类等8大类事件；事件提取准确率可达85%。
司法智能问答
基于人工梳理问答对，结合自然语言理解和机器学习的技术，二手摩托车踏板车，实现具有语义理解的问答系统；并支持根据预定槽位和状态，新款本田佳御150，灵活配置符合业务逻辑的对话管理策略，实现了任务式对话。
法律文书生成
通过机器学习技术，基于“法律认知”技术，从海量文书中学习出不同类型文书中针对法律事实的常用表述规则，经由法律专家校准，摩托车托运公司，固化形成专业的文书表述逻辑和规则库，实现为用户智能地根据案情的不同生成不同的文书表述。
裁判文书校对
基于百万法律文书和50G网页素材，采用自然语言理解技术，晚上骑机车视频，并结合独创的裁判文书词法分析技术，实现了贴合文书特点、尊重用户习惯、符合格式规范安的文书智能校对功能；自动结合办案系统数据与文书信息，摩托车托运公司，支持字词、语法、标点、文书结构、业务逻辑、法律法规的全方位校对，支持语音读校，预算五千的街车，雅马哈2019新款125踏板，支持word插件。
裁判文书排版
实现对文书格式的自动排版和规范。排版格式依据的模板可以由用户根据实际业务需要统一对模板做修改和更新，非常方便灵活。
裁判文书屏蔽
基于自然语言理解技术和实体识别技术实现对法律裁判文书敏感信息屏蔽的功能。在文书屏蔽的过程中严格按照《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》的要求对敏感词汇进行屏蔽。
庭审笔录归纳
深入分析语音识别处理的笔录特征，首先基于序列标注模型对语音识别出来的笔录进行精简，开125摩托车教学视频，一万五左右的国产街车，去除口语描述和重复表达等，再采用Seq-to-Seq模型实现笔录归纳，雅马哈tzm150历史，以提升自动生成笔录的规范性和可读性。
证据预测
分析各类文书数据中的案情，买摩托车的平台，并对其中事实和证据的关系进行标注，6000左右最好摩托，基于数十万人工标注的高质量数据，黄龙600报价参数，训练Seq-to-Seq模型，十大踏板摩托车排行榜，实现在给定事实的前提下生成其可能依赖的证据，证据预测准确率可达90%。
案由预测
基于案件文书全文、文书段落、案件情节、案件事实描述，前十名踏板车，通过自然语言理解技术，提取案情特征，国产摩托车排行榜，将LSTM模型和CNN模型等进行融合，小太子摩托车报价，二手海王星摩托车转让，并采用多任务联合训练的方式，摩托跑车比赛视频大全，实现了案由预测。
法条预测
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裁判规律分析
基于法律知识图谱和自然语言理解技术，对400多万公开刑事裁判文书全面挖掘分析，通过法学专家和实务专家从业务实践出发，雅马哈2019新款踏板，结合法律法规、司法解释等规范性文件的要求，构建出适用于不同场景下的动态知识模型，利用模型对多元数据进行抽取，进而分析类案的历史裁判规律，提供法律知识服务。
卷宗材料OCR
基于AI深度学习算法，雅马哈8000左右的摩托，利用图像分析、字符识别等技术，23万买什么机车好，对卷宗材料文件实现智能感知分析，斗门二手摩托车，提供卷宗材料文字识别能力；支持文本、表格、卡证识别，2019最好踏板摩托车排名，准确率分别为96%以上、85%以上、70%以上；支持中文简体、繁体、英文印刷文本识别；支持图像的纠偏和翻转；单张图片的识别速度为毫秒级。
司法视频分析
基于庭审、讯问、谈话、监舍等法律行业场景进行深度学习及大规模图像训练，准确识别物体标签、位置、行为意图、置信度、图像质量等综合信息。支持人、国徽、法袍、 桌牌、帽子、墨镜等目标标识；支持打电话、抽烟等行为识别；支持过亮、过暗、模糊、遮挡等画面质量识别。
卡证识别
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