Обсудить внедрение
Наши менеджеры обязательно свяжутся с вами
Импортозамещаем Програмное обеспечение. Переводим на ПО сертифицированное в РФ.
LegalTech - семантическая технология, позволяющая давать юридическую оценку обстоятельств дела.
Нахождение противоречий и коллизий в правовых актах.
Нейросеть определяет, какие положения отсутствуют в контракте, нет ли там лишних положений, таких как отказ от роялти или соглашения о неразглашении, учитывает отраслевые риски, и т.д.
Алгоритм поиска нейронной сети, ориентированный на прецедент, сформированный многоколоночной нечеткой нейронной сетью, показывает высокую эффективность поиска в моделировании и демонстрации и доказывает, что его практическая работоспособность намного выше, чем результаты ручного поиска старшими практиками.
Использование данного алгоритма для поиска дел позволяет сэкономить больше времени на досудебную подготовку для юристов обеих сторон и имеет положительное значение для повышения объективности судебных прений.
Сравнительное исследование классификации юридических документов с помощью нейронных сетейСамир Ундавиа, Адам Мейерс, Джон Э. ОртегаНью-Йоркский университет60 5th AvenueНью-Йорк, Нью-Йорк 10011, США показал многообещающие результаты при использовании в области обработки естественного языка (NLP). Нейронные сети (NN), такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), использовались для различных задач НЛП, включая анализ настроений, поиск информации и классификацию документов.
Несомненно, автоматическая классификация документов полезна в юридической сфере. Объем таких документов уже высок и постоянно растет. Информационные системы на основе машинного обучения могут помочь практикующим юристам извлекать конкретную информацию из документов и, таким образом, значительно облегчить их повседневную работу.
Нахождение противоречий и коллизий в правовых актах.
Нейросеть определяет, какие положения отсутствуют в контракте, нет ли там лишних положений, таких как отказ от роялти или соглашения о неразглашении, учитывает отраслевые риски, и т.д.
Алгоритм поиска нейронной сети, ориентированный на прецедент, сформированный многоколоночной нечеткой нейронной сетью, показывает высокую эффективность поиска в моделировании и демонстрации и доказывает, что его практическая работоспособность намного выше, чем результаты ручного поиска старшими практиками.
Использование данного алгоритма для поиска дел позволяет сэкономить больше времени на досудебную подготовку для юристов обеих сторон и имеет положительное значение для повышения объективности судебных прений.
Сравнительное исследование классификации юридических документов с помощью нейронных сетейСамир Ундавиа, Адам Мейерс, Джон Э. ОртегаНью-Йоркский университет60 5th AvenueНью-Йорк, Нью-Йорк 10011, США показал многообещающие результаты при использовании в области обработки естественного языка (NLP). Нейронные сети (NN), такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), использовались для различных задач НЛП, включая анализ настроений, поиск информации и классификацию документов.
Несомненно, автоматическая классификация документов полезна в юридической сфере. Объем таких документов уже высок и постоянно растет. Информационные системы на основе машинного обучения могут помочь практикующим юристам извлекать конкретную информацию из документов и, таким образом, значительно облегчить их повседневную работу.
Как получить точную смету на IT решение?
Оставьте заявку на сайте и менеджер вам перезвонит.
Мы можем назначить видеоконференцию или приехать лично для обсуждения деталей.