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龍圖騰網獲悉武漢北大高科軟件股份有限公司申請的專利一種基于神經網絡的法律風險預警方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119990766B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510086579.6，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權一種基于神經網絡的法律風險預警方法及系統是由王濤;羅錚;鄧昕;鄭宇;李奇開設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的法律風險預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于神經網絡的法律風險預警方法及系統，涉及數據處理技術領域，包括獲取多個第一信息，以及每個第一信息對應的第二信息和第三信息；基于第一信息和對應的第二信息輸入預設的神經網絡模型進行訓練，得到文字提取模型；基于第二信息和對應的第三信息對神經網絡模型進行訓練，得到風險預測模型；獲取目標信息，并將目標信息輸入預測模型中，得到目標風險預警信息，預測模型由文字提取模型和風險預測模型組成。本發明通過分階段訓練文字提取模型和風險預測模型，能夠自動且高效的從圖像或語音中提取文字信息，并基于該文字信息預測潛在的法律風險，既減少人工干預，又能夠提升法律風險管理的效率和準確性。

本發明授權一種基于神經網絡的法律風險預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的法律風險預警方法，其特征在于，包括： 獲取多個第一信息，以及每個第一信息對應的第二信息和第三信息，所述第一信息為攜帶有法律和合同相關信息的圖像信息或語音信息，所述第二信息為對所述第一信息進行文字提取并人工校正得到的文字信息，所述第三信息為所述第一信息對應的風險預警信息； 基于所述第一信息和對應的所述第二信息輸入預設的神經網絡模型進行訓練，當預設的第一損失函數滿足第一設定條件時，停止訓練，得到文字提取模型； 基于所述第二信息和對應的所述第三信息對所述神經網絡模型進行訓練，當預設的第二損失函數滿足第二設定條件時，停止訓練，得到風險預測模型； 獲取目標信息，并將所述目標信息輸入預測模型中，得到目標風險預警信息，所述預測模型由所述文字提取模型和所述風險預測模型組成； 其中，基于所述第一信息和對應的所述第二信息輸入預設的神經網絡模型進行訓練，當預設的第一損失函數滿足第一設定條件時，停止訓練，得到文字提取模型，包括： 獲取干擾信息，所述干擾信息為干擾圖像信息或干擾語音信息； 對所述第一信息和所述干擾信息進行預處理，分別得到預處理后的第一處理信息和第二處理信息； 將所述第一處理信息和所述第二處理信息輸入訓練后的清晰強化模型中，得到強化后的處理信息； 將所述強化后的語音信息輸入所述神經網絡模型中，得到預測文字信息； 基于所述預測文字信息和對應的文字信息計算第一損失函數，當所述第一損失函數不滿足第一設定條件時，調整權重閾值向量組合，得到調整后的所述神經網絡模型，所述權重閾值向量組合包括神經網絡模型各層神經元之間的初始權重向量和各神經元的初始閾值矩陣向量； 當所述第一損失函數滿足第一設定條件時，所對應的神經網絡模型作為所述文字提取模型； 其中，基于所述預測文字信息和對應的文字信息計算第一損失函數，包括： 從所述預測文字信息和對應的文字信息中提取出多個目標詞匯，所述目標詞匯為在所述預測文字信息和所述文字信息中出現頻率均大于設定閾值的詞匯； 從多個目標詞匯中隨機選取若干目標詞匯作為基準詞匯，分別計算所述預測文字信息中其余目標詞匯的出現頻率與所述基準詞匯出現頻率的差值以及所述文字信息中其余目標詞匯的出現頻率與所述基準詞匯出現頻率的差值，得到多個第一差值和多個第二差值； 基于多個第一差值和多個第二差值分別構成第一差值向量和第二差值向量； 基于所述第一差值向量和所述第二差值向量的夾角余弦距離，構建所述第一損失函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢北大高科軟件股份有限公司，其通訊地址為：430070 湖北省武漢市洪山區珞瑜路716號華樂商務中心17層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。