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申请/专利权人：贵州财经大学;贵州中汇科技发展有限公司

摘要：本公开实施例提供一种法律风险预警与合规管理方法及系统，其中，法律风险预警与合规管理方法包括：获取与法律和合同相关的初始数据，并对初始数据进行预处理，生成结构化的分析数据；构建分析数据的三元数据结构，并对初始数据的三元数据结构进行语义分析，识别出分析数据中的存在潜在风险点的数据，并给出相应的风险评分，作为目标数据；将目标数据输出至预训练的贝叶斯网络，对目标数据进行推断处理，生成第一初始风险评估结果；对初始数据进行视觉分析处理，生成第二初始风险评估结果；根据第一初始风险评估结果和第二初始风险评估结果，生成风险评估报告。采用上述技术方案，能够提高法律风险预警与合规管理的效率和准确率。

主权项：1.一种法律风险预警与合规管理方法，其特征在于，包括：获取与法律和合同相关的初始数据，并对所述初始数据进行预处理，生成结构化的分析数据，其中，所述初始数据包括文本数据、图像数据，以及音频数据中的至少一种；构建所述分析数据的三元数据结构，并对所述初始数据的三元数据结构进行语义分析，识别出所述分析数据中的存在潜在风险点的数据，并给出相应的风险评分，作为目标数据；将所述目标数据输出至预训练的贝叶斯网络，对所述目标数据进行推断处理，生成第一初始风险评估结果；对所述初始数据进行视觉分析处理，生成第二初始风险评估结果，包括：采用预训练的YOLOv5模型，识别所述初始数据中的结构元素，并构建用于表征各个元素之间层次关系的逻辑结构树；采用ResNet模型提取所述初始数据进行语义分析，提取所述初始数据对应的图像区域中的关键信息；使用注意力机制，将所述逻辑结构树和所述关键信息进行融合，并基于所述逻辑结构树和所述关键信息的置信度分数，调节所述逻辑结构树和所述关键信息的融合占比，得到所述初始数据对应的视觉信息；将所述视觉信息进行转换，得到所述视觉信息的序列表示；对所述视觉信息的序列表示进行结构化的分析，识别出所述序列表的风险点和置信度；基于所述序列表的风险点和置信度，生成第二初始风险评估结果；根据所述第一初始风险评估结果和所述第二初始风险评估结果，生成风险评估报告。

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