买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉生态环境部环境工程评估中心申请的专利一种生态环境行政处罚案卷评查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：CN121169294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511198717.6，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种生态环境行政处罚案卷评查方法及系统是由谢琼立;岁月;徐松;薛宇航设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生态环境行政处罚案卷评查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于执法人工智能技术领域，具体涉及一种生态环境行政处罚案卷评查方法及系统。所述生态环境行政处罚案卷评查系统，包括案卷库创建模块、案卷智能抽取模块、OCR识别模块、大模型评查模块。本发明通过领域自适应预训练、评查专项微调进行模型训练，能够解决传统生态环境行政处罚案卷评审完全依赖人工评查，效率低下问题，采用OCR技术、大语言模型进行案卷初评，结合专家复核，从而提升生态环境行政处罚案卷的完整性、及时性和规范性。

本发明授权一种生态环境行政处罚案卷评查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种生态环境行政处罚案卷评查系统，其特征在于，包括案卷库创建模块、案卷智能抽取模块、OCR识别模块、大模型评查模块； 所述案卷库创建模块包括数据源对接子模块、数据清洗与标准化子模块、分布式存储子模块； 所述数据源对接子模块接入行政处罚系统关系型数据库、卷宗文件库，并以固定时长同步更新获取案卷数据；所获取案卷数据输入数据清洗与标准化子模块，清洗与标准化子模块识别案卷基本信息数据字段、页数并校验，当识别结果中不符合设定的情况则剔除，符合要求的识别结果存储至分布式存储子模块；分布式存储子模块存储符合要求的案卷基本信息数据字段以及指向案卷源文件的路径信息，形成标准化案卷目录库； 所述案卷智能抽取模块包括案卷抽取规则库子模块、案卷抽取信息存储子模块： 所述案卷抽取规则库子模块中设定有因素可编辑的案卷抽取规则，所述因素包括案卷抽取时间、数量、所属区域、案卷类型；所述案卷抽取信息存储子模块根据所选案卷抽取规则，从标准化案卷目录库中随机抽取案卷并形成案卷抽取目录，所述案卷抽取目录信息包括案件编号、案卷名称、案件类型、办理时间、行政区划，关联对应案卷源文件的路径信息，下载存储对应的案卷材料； 所述OCR识别模块对卷智能抽取模块所得的案卷源文件进行识别；所述OCR识别模块包括卷宗分类子模块、OCR识别转换子模块、机器可读文本生成子模块； 所述卷宗分类子模块根据案卷抽取目录信息对案件类型分类；OCR识别转换子模块根据案件类型匹配印刷体、手写体、表格和印章的识别策略进行识别；机器可读文本生成子模块根据OCR识别转换子模块输出结果，形成含语义标注的机器可读文本； 所述大模型评查模块设有生态环境行政处罚大模型，根据机器可读文本进行实体评查、卷面评查和赋分；所述实体评查包括主体资格核查子模块、法律适用性分析子模块；所述卷面评查包括证据链完整性检查子模块、程序时效性检查子模块、文书规范性检查子模块； 所述主体资格核查子模块中，大模型根据行政机关权限知识图谱判定行政机关主体资格的合法性；法律适用性分析子模块中，大模型计算机器可读文本中的案卷事实描述与法律条款的语义相似度； 所述证据链完整性检查子模块中，大模型依次检查现场检查笔录、监测报告、整改通知书、处罚决定书和送达回证，缺失任一节点则触发证据链断裂预警； 赋分子模块依据实体评查、卷面评查，根据设定权重对生态环境行政处罚结果进行量化赋分； 所述生态环境行政处罚大模型的训练步骤如下： S1领域自适应预训练：以预训练模型作为原始模型，注入生态环境领域知识、法律条文、行政处罚裁量基准、司法判例中的程序违规案例，得到初始评查模型；所述生态环境领域知识包括生态环境领域概念及解释； S2评查专项微调： S2-1：将含人工复核标记的若干历史评查案例作为训练样本输入初始评查模型，输出预测结果； S2-2：计算多任务损失函数： L=aLarticle+bLdefect+cLpenalty+dLprocedure L-总损失； a、b、c、d分别为取值为0,1的系数，且a+b+c+d=1； Larticle为法律条款分类损失值，其取值方式如下：根据模型输出的法律条款与训练样本中案例实际所用法律条款进行对比，根据法律条款的匹配率给出0,1分数，模型输出的法律条款与实际所用法律条款匹配率越高，则法律条款分类损失值越低； Ldefect为缺陷检测损失值，其取值方式如下：模型输出案件的流程存在缺陷的概率值0,1，并与训练样本中案例实际的缺陷情况进行比对；若存在缺陷，则Ldefect取值为1-模型输出的概率值；若不存在缺陷，则Ldefect取值为模型输出的概率值； Lpenalty为处罚金额预测损失值，其取值方式如下：模型输出预测的处罚金额，并与训练样本中案例实际的处罚金额进行比对，输出差值的百分比误差； Lprocedure为流程损失值，其取值方式如下：根据模型输出的流程类型的判断概率以及流程时间进行输出； 当输出为流程类型，则将输出的流程类型概率与训练样本中案例实际的流程类型进行比对，输出值为1-正确预测流程类型的概率； 当输出为流程时间，则取值为模型输出预测的流程时间与案例实际的流程时间差值百分比； S2-3：当满足以下条件时停止训练： 经过若干次训练后，在验证集上进行一轮验证，分别计算总损失L以及三个核心业务指标Larticle、Ldefect、Lpenalty；所述验证集为非训练样本的历史评查案例； 当总损失L以及Larticle、Ldefect、Lpenalty均低于设定目标值时，停止训练； 当连续N轮验证验证集核心指标提升度均小于5%，则提前停止训练；N为设定值，取值为大于2的自然数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人生态环境部环境工程评估中心，其通讯地址为：100041 北京市石景山区实兴大街15号院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。