本发明专利技术属于训练语言模型技术领域，尤其是涉及基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，包括以下步骤：S1、收集法律咨询相关的文本数据：通过机构和网站收集到基本的、多样化的网络公开的法律相关数据；S2、数据预处理：使用自然语言处理工具对数据进行清洗和处理。优点在于：本发明专利技术具有更快的响应速度：在训练和推理过程中具有更快的速度，比传统的深度学习模型更高效。快速响应用户请求，满足实时需求，并适应外部环境快速变化的情况。更好的通用性：不仅适用于经济领域，还可应用于各类问题的解答，涵盖民事问题、诉讼问题、劳资问题、投融资问题等，广泛适用性使不同领域和背景的用户能够获得专业的法律咨询和指导。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于训练语言模型，尤其是涉及基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统。
技术介绍
1、目前，法律服务平台主要分为三种分类。第一种是传统的问题库和论坛模式，用户在平台上查找问题并查看问题下的固定回答。对于未维护的问题，用户可以通过留言的方式提出，然后由自由法律工作者进行回答。第二种是基于知识图谱和人工服务模式。用户输入问题后，平台会根据知识图谱匹配相应的问题，并返回标准的回答。对于无法回答的问题，用户可以选择切换到人工服务或留言，由专业的法律工作者或客服人员进行后续回答。第三种是基于深度学习的实时回答模式。用户输入问题后，软件会根据算法实时回答用户的问题，并可以进行持续的交流回答。
2、但综合而言，基于深度学习实时回答模式存在容量限制、泛化能力、语义理解能力、预测精度、可扩展性和问题处理模式单一等问题。这些问题限制了模型在实际应用中的效果和表现，难以提供个性化、精准、实时且适应环境变化的服务。
3、为此，我们提出基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统来解决上述问题。
>技术实现思路本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述S1中，收集数据的区域还包括公开的数据集：利用开源社区共享的法律相关数据集；相关机构和网站：与法律服务相关的机构、律师事务所、法律平台等可能提供的数据，包括律师的分析报告、用户咨询记录。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述S2中包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述S3...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述s1中，收集数据的区域还包括公开的数据集：利用开源社区共享的法律相关数据集；相关机构和网站：与法律服务相关的机构、律师事务所、法律平台等可能提供的数据，包括律师的分析报告、用户咨询记录。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述s2中包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述s3中，模型选择包括选择适合的预训练模型，并进行大规模语料上进行了预训练，能够进行语言理解和生成。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言模型的法律服务系统，其特征在于，所述s3中，数据准备包括将预处理后的法律数据集划分为训练集、验证集和测试集。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的大规模预训练语言...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴赤锐，乔继梅，徐晨洁，
申请(专利权)人：上海大法数信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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