关于自然语言处理在法律的问题，小编就整理了3个相关介绍自然语言处理在法律的解答，让我们一起看看吧。
什么是自然语言处理的重要应用？（文本分类）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用
人工智能的法律适用？2019年，欧洲司法效率委员会（CEPEJ）发布了《关于在司法系统及司法环境中使用人工智能的欧洲道德宪章》，为这类人工智能提出了分类标准，并提出了一些警告。该道德宪章预示着对市场一些产品的禁止，或者说至少是对一些产品的强烈反对。特别是针对如北美市场上LexMachina（法律机器）这样可以针对单个法官或律师进行剖析的工具。
该道德宪章为法学界使用和发展人工智能提供了可能最为完整和具体的分析基础。经过详细的研究，它指出了人工智能工具需要遵循的五项原则（即从设计阶段就尊重基本权利、非歧视原则、质量和安全原则，与可解释性相关的透明、公正和公平原则，以及“用户控制”原则），并挑选出哪些是需要鼓励的工具，哪些是使用起来需要采取特别预防措施的工具，以及哪些是需要监督而不使其造成风险和混乱的工具。
我们将从包括但不限于以下的分类来探讨各种人工智能在服务司法上的应用或论证其服务司法的可行性。另外，考虑到《关于司法系统及司法环境中使用人工智能的欧洲道德宪章》，总而言之，欧洲做法是将一些类别的工具认定为是需要支持的（即道德上的支持，故需要将投资集中在这些类型上），并在发展人工智能使其服务司法的整体项目中予以考虑。这些工具的类别是：
数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系？数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。 他们之间的关系如下： 机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。 机器学习好像内力一 样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。 这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑，自然语处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。
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