【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及法律信息处理，具体为一种法律文书智能监督校验方法及系统。
技术介绍
1、在当前法律行业，随着信息技术的发展，法律文书的处理与审核已逐渐实现数字化和智能化。传统法律文书通常涉及复杂的法律条款和规定，其审核过程需要法律专业人员进行细致的人工检查。虽然这一过程在保证法律合规性方面至关重要，但也面临诸多挑战。
2、近年来，随着法规的频繁更新以及法律环境的快速变化，传统的人工审核方式显得愈发力不从心。许多法律文书审核系统依赖静态的规则库，这些规则通常由法律专家手动设置，虽然其专业性较强，但缺乏灵活性和适应性。每当法律法规发生变化，系统往往需要经过繁琐的更新过程，导致响应速度慢，容易造成法律风险。
3、此外，现有技术在规则设置上存在明显的局限性。由于依赖个人经验进行规则的制定，不同的法律专家在理解和应用规则时可能存在差异，从而导致审核结果的不一致性和缺乏系统性。这不仅影响了审核的效率，也增加了潜在的法律风险。
4、随着法律事务日益复杂，合规性审核的准确性和及时性变得愈加重要。现有技术通常无法在第一时...
【技术保护点】
1.一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的文本特征向量通过TF-IDF算法表示，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的图像特征向量由卷积神经网络模型输出，所述模型的输出层为全连接层，其计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的音频特征向量通过梅尔频率倒谱系数计算，公式如下：
5.一种法律文书智能监督校验系统，其特
【技术特征摘要】
1.一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的文本特征向量通过tf-idf算法表示，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的图像特征向量由卷积神经网络模型输出，所述模型的输出层为全连接层，其计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种法律文书智能监督校验方法，其特征在于，所述步骤中生成的音频特征向量通过梅尔频率倒谱系...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐鹏，
申请(专利权)人：北京幂律智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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