2017.知识图谱在司法领内的尝试与应用
知识图谱在多领域中的应用研究
知识图谱在多领域中的应用研究一、引言知识图谱是一种以图形结构组织和表示知识的方法，它将实体、属性和关系以节点和边的形式进行建模。
知识图谱旨在实现知识的语义表示和关联，为人类理解和利用知识提供了一种有效的方式。
本文将重点探讨知识图谱在多领域中的应用研究，以及其对相关领域的影响。
二、医疗领域中的应用1. 疾病知识图谱构建知识图谱可以集成和链接临床文献、疾病数据库、基因组学数据等多种资源，构建一个全面、多维的疾病知识图谱。
通过疾病知识图谱，医生可以快速获取患者的病史、病因、症状等信息，辅助诊断和治疗。
2. 药物发现与设计知识图谱可以整合药物化学信息、基因组学数据、病理学资料等多种资源，并利用机器学习和数据挖掘方法，加速药物发现和设计过程。
研究人员可以通过知识图谱高效地筛选具有潜在药效的分子，减少试验次数和费用，并提高研发效率。
三、金融领域中的应用1. 金融知识图谱构建知识图谱可以整合金融市场数据、公司信息、新闻动态等多种资源，构建一个全面的金融知识图谱。
通过金融知识图谱，投资者可以快速获取公司的财务状况、关联企业信息等，辅助投资决策。
2. 风险管理与预测知识图谱可以帮助金融机构整合和分析不同类型的风险数据，提高风险管理能力。
通过建立风险知识图谱，金融机构可以更好地预测和规避风险，减少金融风险对经济的影响。
四、教育领域中的应用1. 教育知识图谱构建知识图谱可以整合教育资源、学生学习历程、教学知识等多种资源，构建一个全面的教育知识图谱。
通过教育知识图谱，教师可以利用学生的学习历程和评估数据，个性化地设计教学内容和方式，提高学生学习效果。
2. 学习推荐与评估知识图谱可以分析学生的学习情况和特点，为学生推荐适合的学习资源和学习路径。
同时，知识图谱可以对学生的学习过程进行有效评估，及时发现问题并给出合理的建议。
五、总结与展望知识图谱作为一种强大的知识表示和关联方法，在医疗、金融、教育等多个领域得到广泛应用。
通过构建全面的知识图谱，人们可以更加高效地获取、利用和共享知识，提高工作效率和决策水平。
法律行业知识图谱技术应用展望
法律行业知识图谱技术应用展望近年来，随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱成为了各个行业的研究热点之一。
作为一种能够将大量数据进行结构化、语义化处理的技术，知识图谱在法律行业中的应用也越来越受到关注。
本文将探讨法律行业中知识图谱技术的应用展望。
一、知识图谱在法律研究中的应用知识图谱在法律研究中的应用主要体现在两个方面：一是法律文献的语义分析，二是法律案例的关联分析。
在法律文献的语义分析方面，传统的文献检索方式往往只能根据关键词进行搜索，难以满足研究者对于特定主题的深入分析需求。
而知识图谱技术可以将法律文献进行结构化处理，提取其中的实体、属性和关系，从而实现对法律文献的深度理解和语义分析。
通过对法律文献的知识图谱构建，研究者可以更加方便地获取相关领域的研究前沿和相关案例，提高研究效率。
在法律案例的关联分析方面，知识图谱技术可以将法律案例进行结构化处理，并通过建立案例之间的关系，实现对案例的关联分析。
通过对大量案例的知识图谱构建，法律从业者可以更加准确地找到与当前案件相关的先例案例，为案件的处理提供有力的支持。
同时，知识图谱还可以帮助法律从业者发现案例之间的共性和规律，为法律实践提供更加科学的指导。
二、知识图谱在法律智能助手中的应用随着人工智能技术的不断发展，法律智能助手成为了法律行业中的一大趋势。
而知识图谱作为一种能够对大量数据进行结构化处理的技术，为法律智能助手的实现提供了有力的支持。
在法律智能助手中，知识图谱可以帮助用户快速获取法律知识和信息。
通过将大量法律文献、法律条文等进行结构化处理，建立法律知识图谱，用户可以通过与法律智能助手的对话，快速获取与自己问题相关的法律知识和信息，提高办案效率。
此外，知识图谱还可以通过对法律实践中的问题和解决方案进行结构化处理，建立案例知识图谱。
用户可以通过与法律智能助手的对话，快速获取与自己问题相似的案例和解决方案，为自己的法律实践提供参考。
三、知识图谱在法律风险管理中的应用在法律风险管理中，知识图谱技术可以帮助企业和组织更好地识别和管理法律风险。
知识图谱技术在法律领域中的应用研究
知识图谱技术在法律领域中的应用研究摘要：随着人工智能技术的快速发展，知识图谱作为一种新兴的知识表示和推理技术，正在被广泛应用于法律领域。
本文将讨论知识图谱技术在法律领域中的应用研究进展，包括法律知识获取和表示、法律问题推理和法律决策支持等方面的应用。
1. 引言知识图谱是一种以图形方式表示知识的技术，它将事实、概念和关系组织成一个图结构，便于知识的存储、管理和推理。
法律领域是一个知识密集的领域，涉及到大量的法律知识和案例。
传统的法律研究方法存在知识获取困难、知识表示不准确等问题，而知识图谱技术的应用可以有效地解决这些问题。
2. 法律知识获取和表示法律知识获取是指从法律文本、案例、司法解释等信息源中提取有用的法律知识。
传统的方法通常依赖于人工阅读和理解，工作量大且易出错。
知识图谱技术可以通过自然语言处理和信息抽取等技术，自动从文本中提取和表示法律知识。
例如，可以利用命名实体识别技术从法律文本中抽取事实、概念和关系，然后将其表示为图结构。
这样的表示方法更直观，便于理解和应用。
3. 法律问题推理法律问题推理是指通过对法律知识进行推理和判断，解决实际的法律问题。
传统的方法通常基于规则和逻辑，容易受到法律术语和语义的限制。
知识图谱技术可以结合自然语言处理和机器学习等技术，实现对法律问题的语义理解和推理。
例如，通过构建法律知识图谱，可以利用图搜索算法进行法律问题的相似案例检索；通过利用图神经网络模型，可以实现对复杂的法律问题进行推理和判断。
这样的方法可以更准确、高效地解决法律问题。
4. 法律决策支持法律决策是指通过对法律问题进行分析和评估，提供决策支持和意见。
传统的方法通常依赖于经验和专业知识，而知识图谱技术可以提供更全面、准确的法律知识支持。
例如，通过构建涵盖不同法律领域的知识图谱，可以帮助律师和法官更好地理解案件相关的法律知识，从而提供更准确的法律意见。
此外，知识图谱技术还可以通过对大规模法律数据的分析，发现法律政策的趋势和规律，为决策提供参考。
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为知识表示与推理的重要工具，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
知识图谱的构建与应用技术不断创新，为人们在信息获取、语义理解和智能决策等方面提供了新的思路和方法。
本文将从知识图谱构建的新技术、知识图谱应用的新领域以及知识图谱的未来发展趋势与创新思路等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的新技术1. 自动化知识抽取技术：传统的知识图谱构建需要大量的人工劳动，而自动化知识抽取技术可以从海量的文本中自动地抽取出结构化的知识，并将其构建成知识图谱。
这种技术通过机器学习和自然语言处理等方法，能够高效地提取实体、关系和属性等信息，为知识图谱的构建提供了更快速、更准确的方式。
2. 开放知识图谱构建方法：传统的知识图谱构建主要依赖于专家知识和人工标注，但是这种方法存在着知识更新慢、领域专业度差的问题。
而开放知识图谱构建方法则通过利用互联网上大量的公开知识，结合自动化知识抽取技术，构建起丰富而准确的知识图谱。
这种方法的优势在于能够快速构建和更新知识图谱，并且可以适应不同领域的知识需求。
3. 迁移学习在知识图谱构建中的应用：迁移学习是一种利用源领域的知识来提升目标领域学习性能的方法。
在知识图谱构建中，迁移学习可以从已有的知识图谱中迁移相关的实体和关系等信息，加速构建新的知识图谱。
这种方法可以大大减少新知识图谱构建的工作量，并且提高构建的效果。
二、知识图谱应用的新领域1. 金融领域的应用：知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融机构更好地理解和分析客户需求，降低风险，并提供个性化的服务。
通过建立金融知识图谱，可以将大量的结构化和非结构化数据整合起来，识别出潜在的关联和趋势，为金融业务的决策提供支持。
2. 医疗领域的应用：知识图谱在医疗领域的应用可以提供医疗知识的整合和共享，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过将医学文献、临床实验室数据和患者健康记录等信息整合到知识图谱中，可以提供更准确和个性化的医疗建议，提高医疗决策的效果。
知识图谱技术的应用和发展
知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。
这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。
知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。
一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。
在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。
在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。
知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。
语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。
此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。
二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。
传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。
比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。
2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。
智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。
知识图谱技术的应用与发展
知识图谱技术的应用与发展知识图谱技术是一种人工智能技术，它能够将不同领域的知识进行智能化的整合和表达，构建出一个全面、精准的知识图谱。
随着人工智能技术的发展，知识图谱技术的应用场景不断扩大，越来越多的企业在实际业务中开始应用知识图谱技术，以提高工作效率和精准性。
一、知识图谱技术的应用场景1.内容推荐知识图谱技术能够通过分析用户的兴趣、行为等数据，对用户进行个性化推荐，提高用户对内容的精准匹配度。
以腾讯新闻推荐为例，其背后就运用了知识图谱技术。
腾讯新闻会根据用户的浏览历史、点赞、评论、分享等数据，利用知识图谱技术对不同领域的新闻进行分析和归纳，从而将用户感兴趣的内容推荐给用户。
知识图谱技术还可以应用于电商网站、音乐视频网站等，对用户进行个性化推荐，提高用户体验。
2.智能客服知识图谱技术可以通过对用户问题的分类和归纳，将用户提出的问题和最佳解决方法进行匹配，提供智能化的客服服务。
这种技术不仅能够提高客服效率，还可以提高客户满意度。
以京东客服为例，其背后也运用了知识图谱技术。
当用户在京东平台上遇到问题需要咨询客服时，京东客服会利用知识图谱来对问题进行分类和识别，从而将用户的问题快速匹配到相关的专家。
3.语义搜索知识图谱技术可以有效提高搜索引擎的搜索效率和准确性，通过语义解析和人工智能算法，实现精准的语义搜索。
以百度为例，百度知道中的问题搜索，就利用了知识图谱和语义搜索技术。
当用户输入一个问题时，百度搜索引擎能够自动进行语义分析，从而将相似内容的答案进行匹配，并将搜索结果按照相关度进行排序，提高用户体验。
4.医学诊断知识图谱技术在医学领域也有着广泛的应用。
通过对各种病例的数据进行整理和归纳，知识图谱可以形成具有完整语义结构的医学知识库，帮助医生和患者做出更准确的医学诊断。
以英迈思公司为例，其背后的医学知识图谱系统可以快速识别、组织和解析复杂医学数据，实现从现有文献到实际临床应用的知识转化，提高医学诊断的准确度。
知识图谱技术的应用前景与发展方向
知识图谱技术的应用前景与发展方向知识图谱技术是一种新兴的信息处理方法，能够将数据和知识整合成一个统一且易于理解的语义网络，是实现人工智能和大数据分析的重要工具之一。
随着大数据时代的到来，知识图谱技术在众多领域得到了广泛运用，已经成为人工智能和大数据领域发展的前沿技术之一，具有广阔的应用前景和发展方向。
一、知识图谱技术的基础及应用知识图谱技术是基于语义表示的，它可以将不同类型的数据进行关联，将这些数据组织成为有语义的网络，利用一系列的关系来对数据进行描述和处理。
知识图谱技术可以表达包括元数据和实际数据在内的各种知识，同时通过复杂的推理系统来自动处理各种复杂的数据。
知识图谱技术的应用广泛，包括搜索引擎优化、语义搜索、自然语言处理、广告推荐、推荐系统、智能家居等。
比如，在搜索引擎方面，知识图谱技术可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询意图，从而提高搜索结果的质量。
在自然语言处理方面，通过建立知识图谱，可以将自然语言文本转换为结构化的数据，从而方便文本的分析和理解。
在广告推荐方面，通过知识图谱技术可以更好地理解用户的兴趣爱好，从而推荐符合用户需求的广告信息。
二、知识图谱技术的发展趋势1. 提高知识图谱的准确性知识图谱的准确性是保证知识图谱技术应用的基础。
未来的研究应该着重于提高知识图谱本身的准确性，通过新增数据、提高算法等措施来避免出现错误和不准确的信息。
同时，大数据的增加，将会使得知识图谱变得更加复杂，需要更加高效的算法来完善知识图谱的建立和提高准确性。
2. 将知识图谱应用于更多领域知识图谱技术已经在多个领域得到了应用，但未来可以将知识图谱技术进一步拓展应用领域。
比如，在城市规划、金融投资、医疗等领域，都可以借助知识图谱技术来进行分析和决策，并且可以将不同领域领域中建立的知识图谱整合起来，构建更加全面、准确的知识图谱。
3. 建立开放生态系统知识图谱技术是一个相对独立的研究领域，同时，随着数据的增加和知识图谱应用范围的拓展，需要建立一个开放的生态系统，让更多的研究者开发和应用知识图谱技术。
法律知识图谱的构建与应用
法律知识图谱的构建与应用近些年来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，法律领域也逐渐向数字化、智能化方向发展。
在这个背景下，法律知识图谱的构建和应用逐渐受到人们的关注。
一、什么是法律知识图谱法律知识图谱是指基于法律领域的本体论和语义网技术，通过将法律实体、关系、属性等信息进行结构化，构建出一个全面、系统、可扩展的法律知识网络，以实现法律领域知识的智能化、精准化应用。
法律知识图谱的构建包括三个主要环节：本体论的设计、数据的获取和处理、知识图谱的构建。
其中，本体论的设计是法律知识图谱的核心，其目的在于将法律领域的实体、属性、关系等抽象为概念，为后续的数据处理和知识图谱构建提供基础。
二、法律知识图谱的应用1. 智能法律问答：基于法律知识图谱，可以构建一个智能法律问答系统，帮助用户快速、准确地获取法律问题的答案。
例如，用户可以通过输入“如何办理离婚手续？”这个问题，系统能够理解用户的提问内容，提供准确的答案和办理流程。
2. 法律文书自动生成：在法律行业中，文书的撰写是一个非常重要的工作，同时也是一件相对繁琐和耗时的工作。
基于法律知识图谱，可以实现法律文书的自动生成和校对，大大提高了工作效率和精度。
3. 法律案例分析：法律案例是法律实践中的重要内容，通过案例的分析，可以深入理解法律问题的本质，并及时发现问题。
基于法律知识图谱，可以构建一个法律案例分析系统，帮助律师和法律从业人员快速、精准地进行案例分析和处理。
三、法律知识图谱的优势和挑战1. 优势：法律知识图谱具有可扩展性、灵活性、精准性和智能化等优势，可以帮助人们更好地理解和应用法律知识。
2. 挑战：法律知识图谱的构建需要依赖大量的数据和专业人才，同时本体论的设计也是一个相对复杂和繁琐的过程，对技术和经验都有一定的要求。
四、结语法律知识图谱是法律领域数字化和智能化发展的重要方向。
通过构建法律知识图谱，可以将法律领域的知识逐步智能化和精准化，提高法律从业人员和公众的法律水平和素养。
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(2015)粤高 法民三终 字第145号
侵犯未使用的注册 商标，是否应当承 担刊登声明、消除 影响的责任？
知识图谱在国双司法产品Biblioteka 的应用国双大数据平台 法信
知识产权案例指导服务平台（出释入典） 司法报告 智讼平台
司法数据可视化平台 刑事案例知识服务平台 多元纠纷化解网络平台 网站智能监测分析系统
智能问答
知识图谱及其特点
• 知识图谱的定义
• 知识图谱，就是将知识用结构化的方式表示，达到人类能懂，计算机能计算的目的。 • 业界普遍使用图作为表示知识的数据结构，因此称为知识图谱。用图的节点来表示客观世界的
概念和实体或者它们的属性值，用节点之间的边表示概念和实际的关系或属性，节点-边-节点组 成了表示知识和事实的陈述语句。
合理开支
商标知名度
证据保 全公证
企业名 称变更
行为人 商标使 用情况
原告经 营情况
驰名商标
不提供或者 提供虚假账 簿或资料
将他人商标作 为企业字号注 册并使用的行 为是否构成不 正当竞争？
侵犯未使用的 注册商标应当 如何赔偿？
是否属于域名 侵权？
如何认定商标 法意义上的使 用？
如何确定是 否构成商标 法意义上的 近似商标？
Step5
案件事实 争议焦点 裁判规则
Step6
串案类案 法条依据 其他知识
Step7
导入文本 推送结果
产品截图
目录
1、国双介绍 2、知识图谱在司法领域的探索及应用
出行领域事理图谱Demo
事理图谱
概念
描述事件之间顺承、因果关系的 演化逻辑有向图
目标
将事件演化规律和模式组织成一 个大型事理常识知识库
• 特点
• 知识图谱在语义层面表示客观世界的知识和事实，能够构建各种智能应用 • 集成（空间） • 积累（时间）
司法知识图谱是司法智能应用的必然路径
• 知识图谱表达知识的方法与人类认知模式相一致
• 法律知识体系是多种逻辑的结合 • 成文法体系
司法知识体系建设思路
知识
知识与知识的关联
法律概念知识 司法实践知识 司法实践涉及的领域知识 一般社会知识
本质
给出一个事件，找出围绕该抽象 事件在时间演化顺序上先后可能 发生了什么样的事件
应用
1事实摘要、要素式审判 2历史热点、实体概览 3舆情分析 4行为分析预测、推荐系统 消费意识识别、推荐
技术路径 技术背景 • 信息抽取中的事件抽取；基于实体抽取、关系抽取；对世界更好地建模，涵盖更多知识和信息
技术核心点
原告的注册商 标是否应认定 为驰名商标？
被告的行为是 否是侵犯驰名 商标的行为？
对驰名商标的 保护是否溯及 注册商标被认 定为驰名商标 之前的行为？
（2004） 昆民六初 字第50号
如何确定赔偿 数额？
企业字号与注 册商标冲突时 如何处理？
申请注册
撤销行 政程序
是否构成近似 商标？
（2007） 沈民四知 初字第97 号
知识图谱在司法领内的 尝试和应用
2017年9月
目录
关于国双
About
中国首家 赴美上市的 大数据及云计算 企业级软件公司
服务领域
The Service Field
数字广告
移动
电视新媒体
运营商
司法 电子政务
大数据500+ 人工智能100+
申请总数 1700+ 专利申请
连续两年荣获中关村专利十强
司法图谱的实践总结
事理图谱 知识图谱
事件识别 事件发生的顺序与概率
事件涉及的实体：时间、主体、客体 已经在知识产权领域构建了数据模型开始校验
焦点 规则 法律适用
已经完成知识产权全领域 90多个常见民事案由 10余个刑事罪名
把涉案事实结构化
识别涉案事实 找到知识图谱中对 应的实体和概念， 触发关系
配对规则+适用法律 并通过概率来实现推 荐排名
事实类别识别
• 触发词规则 • 基于句法语义特征 • 机器学习
事实要素提取
• 基于NER的规则模板 • 基于句法语义特征 • 机器学习
NER
触发词 +LTP词法
特征
Tf/Idf 逻辑回归
触发词方法特征词明显，且表达相对一致的事实类别，召回率高，准确 率较低；机器学习准确率较高但召回率较低；现在两者结合F值大概在 0.65。
验证和认可的信息
• 数据、信息和知识的状态
• 数据： 结构化、非结构化 • 信息： 根据应用的特定需要进行了结构化 • 知识： 按照信息管理的方式进行结构化， 远未达到人掌握和运用知识的水平
• 数据和信息的智能化处理要求计算机像人一样用知识处理信息
• 大趋势： 大数据、人工智能 • 落脚点： 知识图谱（Knowledge Graph）
软件、信息、科技服务业 22件 教育、文化、体育、娱乐业 14件
如何确定赔偿数额？ 是否应认定为驰名商标？ 如何认定商标法意义上的使用？
焦点
其他 当事人
诉称 诉辩称
侵犯商标权纠纷案件 120件
裁判规则231条
赔礼道歉 26件 停止不正当竞争 17件
辩称 法律法规
注册商 标未实 际使用
在先权利
通用 名称
侵害商标权纠纷 商标权属、侵权纠纷
第一步：对于知识的处理 以对判决文书的认识为例（一）
司法知识图谱的构建
类似 商标
销售
注册 商标
近似 商标
企业 字号
域名
驰名商标
公证
司法知识图谱的构建
其他
停止侵权/销售 75件 赔偿损失 103件
采矿、制造业 68件
理由关键词
诉讼请求项
消除影响 32件
批发、零售业 25件 服务业 23件
合法 来源
主体不 适格
合理使用
如何确定是否构成商标法意义上的近似商标？
其他
《中华人民共和国商标法》
是否属于正当使用？
其他
《中华人民共和国商标法实施条例》
最高人民法院《关于审理商标民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》
超出核定商品的范围或 者以改变显著特征、拆 分、组合等方式使用注 册商标、被许可使用商 标的行为，是否符合合 法来源的规定？
NER
词+LTP词 法特征
机器学习
文书表述相对具体简洁，且主体为有限集合（原告、被告、第三人、 法院、行政机构等），暂时时间、主体、行政机构等相对容易抽取， 后续再引入机器学习优化。
以事理图谱逻辑提取判决书摘要效果展示 人工提取
以事理图谱逻辑提取判决书摘要效果展示 机器提取
目录
1、国双介绍 2、知识图谱在司法领域的探索及应用 3、事理图谱在司法领域上的尝试
信息与知识的关联 信息与信息的关联
使用者的需求
收集使用者的行为习惯 收集信息在使用中产生的新数据 发现不用应用中间的关联
传统知识库的融合
知产码构建逻辑
商标权的保护 为防止混淆确定的保护范围
知识体系的不同路径 适应不同群体的思维逻辑
混淆的含义和种类， 混淆的认定 反混淆 侵权行为
数据分析报告（法眼洞悉） 舆情监测报告
远程审判支持系统 智能语音庭审系统 智能文书生成系统 类案文书预警系统
产品流程
导入识别
推荐模板
实时解析
信息填充
智能推送 知识图谱应用
对照划词
Step1
Step2
Step3
前置文书 权威模板 前置文书 证据材料等 自定义模板 推荐模板
Step4
案件信息 当事人信息 诉请与抗辩 裁判结果
司法图谱的实践启发
模拟人的思维方式： 该干什么＋怎么干＝事理图谱＋知识图谱
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哈尔滨工业大学共建“大数据科学联合实验室” 中国人民大学共建“大数据科学联合实验室” 进一步加强国双在数据科学方面的优势
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目录
1、国双介绍
数据、信息、知识
• 计算机和网络中有什么？
• 数据： 静态的数字化资料。存储于文件、数据库、数据仓库、网页等 • 信息： 结构化的数据。专家、信息管理系统赋予数据一定的意义 • 知识： 对于各种信息（新闻、事实、想法、原则、文化等）的理解和认知，是经过人类处理、