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“幂律智能”获红杉数千万Pre-A轮投资 俩清华博士把人工智能带入法律行业

幂律智能 2017年 可联系
法律领域人工智能解决方案提供商
人工智能
融资进度
Pre-A轮
融资额度
数千万
融资时间
2019-12
投资方
红杉资本种子基金、线性资本和IMO
创始人
涂存超 ,毕业于清华大学计算机系。
>
幂律智能 2017年 可联系
法律领域人工智能解决方案提供商
人工智能
融资进度
Pre-A轮
融资额度
数千万
融资时间
2019-12
投资方
红杉资本种子基金、线性资本和IM...
创始人
涂存超 ,毕业于清华大学计算机系。
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12月1日,法律领域人工智能解决方案提供商幂律智能(PowerLaw Al)今日宣布获得数千万Pre-A轮投资,投资方包括红杉资本种子基金、线性资本和IMO。

幂律智能成立于2017年9月,CEO涂存超及核心团队均来自清华大学计算机系,专注于人工智能技术在法律行业的应用。

幂律智能面向法律行业从业者,通过自然语言处理、数据挖掘技术,对法律领域的文本信息进行智能信息检索、信息聚合、合同自动审查、智能法律咨询等,进而提高用户的工作效率。让大众能够享受更加智能便捷低成本的法律服务。

从检索引擎切入

与医疗、教育、金融等行业相比,法律行业是一个更标准化,更重文本的行业。同时与其他必须得到机构支持才能够得到有效数据的行业不同,中国裁判文书网上的几千万裁判文书都是公开的。

清华大学计算机系人工智能博士涂存超没毕业时,就看到了法律领域与人工智能的极大契合度,“与其它垂直领域相比,这些都是非常好的文本信息,质量非常高,都是法官写的,表述更加严谨规范,而且数量足够大。每个文书都有非常详细的标注。比如,涉及哪些法条、犯哪些罪、量刑结果是什么、什么时间、发生的地域、法官是谁、代理律师是谁?这些标注信息以及众多的场景非常适合 NLP 技术的落地。”

2017年4月,他和同为清华大学计算机系博士的同学张天扬共同创业,他们从搜索引擎入手。原因是现在基于语义理解的检索方式很普遍,但法律领域的检索工具还停留在关键词搜索。

图源幂律官网

比如,律师遇到一个案件或者纠纷,就必须得检索根据自己的工作经验总结出来一些关键词,而且只有词表里有的关键词,才能检索到结果。如果一句很简单的自然语言形式的输入,用户可能就搜不到结果。

涂存超表示,幂律智能作为一家专注于法律领域的初创人工智能公司,希望通过自然语言处理技术实现智能信息检索、信息聚合、知识管理、合同自动审查等,提高法律从业者的工作效率,降低中小企业、普通人获得法律服务的门槛。

于是,他们在抓取了几千万份数据后,首先做了一个智能检索引擎“觅律搜索”(so.legal)。与传统的基于关键词的法律检索工具相比,觅律搜索不仅显著提升了检索响应速度,更实现了基于语义理解的智能检索,支持标题、文书案号、案情描述、争议焦点等一系列长文本输入,实现基于语义匹配的类案搜索,提供全新的法律检索体验。面向案例文书、卷宗、合同协议等不同类型法律文本,支持十余种不同方式的信息抽取,包括命名实体、专有名词、人物画像信息、法律要素、关系、事件、细粒度标签、关键词、属性、法律法规等丰富的法律文本结构化信息的抽取。

扩展应用场景

随后,幂律智能还面对法律从业者推出多种产品,包括文书生成、合同审查、辅助决策等模块。

文书生成指基于文本生成、语义理解技术,提供合同协议、检索报告、起诉书、律师函等常用法律文书的自动辅助生成工具,提升法律行业从业者撰写法律文书的效率。与通用的词法分析工具相比,幂律语义分析技术针对法律文本特点,对于法律文本的命名实体识别更加精准,支持大量法律专业词汇(案件案由、涉案金额等)、类型(文书案号、诉讼身份、法律法规等)的识别和分析。

合同审查指面向数十种高频常用合同类型,提供合同辅助审查工具,利用信息抽取、条款自动归类、风险点审查、版本比对等功能,减少律师、法务人员等从业者处理合同文本的繁琐工具,提升从业人员合同审查效率。引入专业法律知识图谱,利用无监督与少量监督相结合的方式,训练法律文本之间的匹配模型,实现同构法律文本的相关匹配及异构法律文本的迁移匹配,既可应用于长文本法律检索,也可以应用于类案推荐、智能法律问答等场景。

辅助决策分别针对刑事和民事案件,根据案情描述、法院事实认定等信息,利用知识图谱推理技术和基于神经网络的文本分析技术,来为律师、法官提供决策意见及相应解释,提高案件处理决策效率。

除此之外,幂律智能还面对普通大众开发法律咨询功能。他们面向普通用户及高频案件,利用基于神经网络的智能问答技术,提供案件相关的问题解答及法律咨询意见,在此基础上融合文书生成、辅助决策等功能,为用户自动生成起诉状和预测最终可能的判决结果。

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