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龙图腾网获悉武汉北大高科软件股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的法律风险预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510086579.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于神经网络的法律风险预警方法及系统是由王涛;罗铮;邓昕;郑宇;李奇开设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的法律风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的法律风险预警方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括获取多个第一信息，以及每个第一信息对应的第二信息和第三信息；基于第一信息和对应的第二信息输入预设的神经网络模型进行训练，得到文字提取模型；基于第二信息和对应的第三信息对神经网络模型进行训练，得到风险预测模型；获取目标信息，并将目标信息输入预测模型中，得到目标风险预警信息，预测模型由文字提取模型和风险预测模型组成。本发明通过分阶段训练文字提取模型和风险预测模型，能够自动且高效的从图像或语音中提取文字信息，并基于该文字信息预测潜在的法律风险，既减少人工干预，又能够提升法律风险管理的效率和准确性。

本发明授权一种基于神经网络的法律风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的法律风险预警方法，其特征在于，包括： 获取多个第一信息，以及每个第一信息对应的第二信息和第三信息，所述第一信息为携带有法律和合同相关信息的图像信息或语音信息，所述第二信息为对所述第一信息进行文字提取并人工校正得到的文字信息，所述第三信息为所述第一信息对应的风险预警信息； 基于所述第一信息和对应的所述第二信息输入预设的神经网络模型进行训练，当预设的第一损失函数满足第一设定条件时，停止训练，得到文字提取模型； 基于所述第二信息和对应的所述第三信息对所述神经网络模型进行训练，当预设的第二损失函数满足第二设定条件时，停止训练，得到风险预测模型； 获取目标信息，并将所述目标信息输入预测模型中，得到目标风险预警信息，所述预测模型由所述文字提取模型和所述风险预测模型组成； 其中，基于所述第一信息和对应的所述第二信息输入预设的神经网络模型进行训练，当预设的第一损失函数满足第一设定条件时，停止训练，得到文字提取模型，包括： 获取干扰信息，所述干扰信息为干扰图像信息或干扰语音信息； 对所述第一信息和所述干扰信息进行预处理，分别得到预处理后的第一处理信息和第二处理信息； 将所述第一处理信息和所述第二处理信息输入训练后的清晰强化模型中，得到强化后的处理信息； 将所述强化后的语音信息输入所述神经网络模型中，得到预测文字信息； 基于所述预测文字信息和对应的文字信息计算第一损失函数，当所述第一损失函数不满足第一设定条件时，调整权重阈值向量组合，得到调整后的所述神经网络模型，所述权重阈值向量组合包括神经网络模型各层神经元之间的初始权重向量和各神经元的初始阈值矩阵向量； 当所述第一损失函数满足第一设定条件时，所对应的神经网络模型作为所述文字提取模型； 其中，基于所述预测文字信息和对应的文字信息计算第一损失函数，包括： 从所述预测文字信息和对应的文字信息中提取出多个目标词汇，所述目标词汇为在所述预测文字信息和所述文字信息中出现频率均大于设定阈值的词汇； 从多个目标词汇中随机选取若干目标词汇作为基准词汇，分别计算所述预测文字信息中其余目标词汇的出现频率与所述基准词汇出现频率的差值以及所述文字信息中其余目标词汇的出现频率与所述基准词汇出现频率的差值，得到多个第一差值和多个第二差值； 基于多个第一差值和多个第二差值分别构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夹角余弦距离，构建所述第一损失函数。

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