他的法律咨询AI能深度学习语义 用户3s获回复 正确率92%

◆ “律团”创始人赵青山看好未来“虚拟律所”的发展。

文| 铅笔道 记者 吴晓宇

►导语

“被车撞了涉及哪些费用？”

“医疗费、误工费、护理费等赔偿费用，建议电话咨询或面谈。”

这是当事人通过语音或文字方式和“律团”机器人小律的一次对话。

赵青山创立的“律团”，是帮助用户解决法律问题的SaaS系统。用户输入问题后，机器人“小律”会在3秒内给出相关回答。“律团”现使用了谷歌TensorFlow框架，双向注意力模型让机器进行深度学习，同时运用了“三核处理技术”进行数据处理。

“律团”现分类正确率为98%，语义关联度为93%，回答正确率为92%，回答专业性为85%。

注: 赵青山承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

在法律行业深耕十余年的赵青山，自创业以来踩过两次坑。

第一次，他想做一个O2O平台，线上撮合律师和当事人，线下让二者完成交易。然而，“烧掉很多钱，项目依然没有起色”。

第二次，他试图做一个专家系统。但苦于系统多为闭合型选择式提问（yes&no），用户体验非常差，赵青山不得不再次放弃。

这一次，他想做一个SaaS系统，嫁接至汇聚法律提问帖子的门户网站，通过单轮次回答方式，让用户可获得经系统数据处理后的优质答案。

思路的改进源于赵青山对行业的调研。“法律业务是从咨询开始的。”然而，线下咨询需要熟人圈介绍，费时费力；同时，咨询成本高，当事人会花费上百元钱。线上咨询大多为帖子形式，由于用户付费意愿不足，导致律师回答认真度不够；此外，律师在忙时，也无法做到及时回答。

“市面上有关法律的人工智能产品都是假的人工智能，它们只是让用户在做规则选择题。”赵青山补充到，比如针对离婚问题，系统会提出“有没有结婚证”等答复，此类产品不能保证回答的个性化和正确率，同时，不能穷举用户所有的客观情形。

去年1月，“律团”项目正式启动。该SaaS旨在让机器通过深度学习算法，为用户提供关于法务问题的专业化、即时化回答。

◆ 赵青山和他的小伙伴们

与文本分类、识图、归纳文章概要等技术相比，机器深度学习的第一个难点是对自然语言（Q&A方面）的语义处理。“律团”现使用了谷歌TensorFlow框架和双向注意力模型。

同时，“律团”运用了三核处理技术。该技术分为三个维度：

首先，是数据分析和统计，系统会借此挖掘出有价值的东西。比如，律师打了多少场官司、胜负率是多少；其次，是用深度学习搜索文本；最后，是对数据区块化处理。

鉴于产品现数据量不多，“律团”未采用苹果Siri，微软小冰等生成模型，“怕存在语法错误”。

“律团”现分类正确率为98%，语义关联度为93%，回答正确率为92%，回答专业性为85%。法律背景的6人，会随机抽取1000个“Q&A”，对回答进行验证。

回答正确率的提高经历了三个阶段：

早期，赵青山使用CNN识图、剪辑，鉴于它在语义和分类方面做得不好，正确率约为60%；

5月，团队研发了注意力模型，通过交叉注意的方式，系统可同时学习问题和答案两方的特征。此时，正确率达到80%；

随后，赵青山让机器人先对问题板块分类，再深入语义学习。“律团”现分为10个板块，包括婚姻、交通、消费、侵权、合同等板块，每个板块约50~60万条数据。此外，每个板块一个模型，“首先学模型的话，机器所需学习的变量便少了很多。”至此，回答正确率为90%以上。

用户输入法务问题后，系统3秒会给出回答。“现服务器有2个GPU训练模型，同时基于算法，系统会与5000个类似问答结果相互比较，将得分最高的答案呈现给用户。”得分的依据为问题的相似值，如Q1和Q2完全相似，则输出概率值为1；相似度80%，则为0.8。

在数据更新吞吐量方面，系统现收录裁判文书2000余万份，用户数据1000余万条，法律条款、地方性政策5~6万条，为案件分析的律师博客100~200万个。

产品现已获得20余家意向客户。在推广方面，公司一方面采取媒体报道推广，另一方面通过向相关帖子网站推荐嫁接API（如法律365等）的方式。

公司现阶段正研发“连续性交互平台”。据称，该平台可测试出用户的深度需求。以撞车事件为例，机器会回答诸如“被车撞了有哪些赔偿费用、诉讼途径、法律对此案件判决的正确率”等问题，并通过所积累的判决文书数据，将案件移送给适宜律师，借此向用户收取深度服务费。1.0版本预计今年10月面市。

接下来，公司会在“区块链产品”上发力，研发“虚拟律所”。赵青山透露，该律所帮助律师在此平台找到相关裁判文书并深入学习。另外，产品可实现机器人写诉状、租赁合同等。

据了解，该项目目前正寻求500万元天使轮融资，出让20%股份。资金将用于增加技术人员、产品迭代开发和市场推广等。

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编辑   罗正臣     校对  朱明驰

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