基于人工智能的数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于人工智能的数据处理方法，其特征在于，包括：获取法官审核法律文件的行为数据，并根据所述行为数据生成样本数据；从所述行为数据中获取法官身份标识，并将所述样本数据存储至分布式文件系统中的与所述法官身份标识对应的存储区域内；在所述样本数据的个数大于或等于预设个数阈值时，根据所述存储区域内的全部样本数据，对预设的机器学习模型进行迭代训练，得到所述法官身份标识对应的文件审核用时预估模型；根据所述文件审核用时预估模型和所述法官身份标识对应的待审核法律文件的文件特征信息，确定所述待审核法律文件的审核用时预估值；获取所述法官身份标识对应的工作计划表，并根据所述工作计划表和所述审核用时预估值，确定所述待审核法律文件的目标审核时间段；根据所述目标审核时间段确定所述待审核法律文件的审核提醒时刻，并在当前系统时刻达到所述审核提醒时刻时，输出审核提醒信息。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述行为数据生成样本数据，包括：从所述行为数据中获取已审核法律文件的审核用时和文件特征信息；将所述已审核法律文件的审核用时和文件特征信息作为一条样本数据。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述存储区域内的全部样本数据，对预设的机器学习模型进行迭代训练，包括：从所述存储区域中选择一条样本数据作为目标样本数据；将所述目标样本数据中的文件特征信息输入预设的机器学习模型，得到预测审核用时；利用预设损失函数，对所述预测审核用时和所述目标样本数据中的真实审核用时进行损失值计算，得到模型损失值；在所述模型损失值大于或等于预设损失值时，更新所述神经网络模型的参数；执行从所述存储区域中选择一条训练样本数据作为目标样本数据的步骤，直至所述模型损失值小于预设损失值。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述工作计划表和所述审核用时预估值，确定所述待审核法律文件的目标审核时间段，包括：根据所述法官身份标识对应的工作计划表确定至少一个空闲时间段；根据所述待审核法律文件的审核用时预估值，从至少一个所述空闲时间段中确定所述待审核法律文件的目标审核时间段。5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述待审核法律文件的审核用时预估值，从至少一个所述空闲时间段中确定所述待审核法律文件的目标审核时间段，包括：确定各所述空闲时间段的时长，并将所述时长大于或等于所述审核用时预估值的空闲时间段确定为候选时间段；确定所述待审核法律文件的文件类型和案件类型；根据所述文件类型和案件类型，确定所述待审核法律文件的历史审核时间段；
将与所述历史审核时间段匹配的所述候选时间段确定为待审核法律文件的目标审核时间段。6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述文件类型和案件类型，确定所述待审核法律文件的历史审核时间段，包括：根据所述法官身份标识，获取文件类型、案件类型与审核时间段之间的映射关系表；从所述映射关系表中选择与所述文件类型和案件类型对应的审核时间段作为所述待审核法律文件的历史审核时间段。7.根据权利要求1
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3中任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标审核时间段确定所述待审核法律文件的审核提醒时刻，包括：获取所述目标审核时间段的起始端点时刻；将所述起始端点时刻减去预设时长，得到所述待审核法律文件的审核提醒时刻。8.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：获取模块，用于获取法官审核法律文件的行为数据；样本生成模块，用于根据所述行为数据生成样本数据；发送模块，用于从所述行为数据中获取法官身份标识，并将所述样本数据存储至分布式文件系统中的与所述法官身份标识对应的存储区域内；模型训练模块，用于在所述样本数据的个数大于或等于预设个数阈值时，根据所述存储区域内的全部样本数据，对预设的机器学习模型进行迭代训练，得到所述法官身份标识对应的文件审核用时预估模型；确定模块，用于根据所述文件审核用时预估模型和所述法官身份标识对应的待审核法律文件的文件特征信息，确定所述待审核法律文件的审核用时预估值；所述确定模块，还用于获取所述法官身份标识对应的工作计划表，并根据所述工作计划表和所述审核用时预估值，确定所述待审核法律文件的目标审核时间段；所述确定模块，还用于根据所述目标审核时间段确定所述待审核法律文件的审核提醒时刻；输出模块，用于在当前系统时刻达到所述审核提醒时刻时，输出审核提醒信息。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的数据处理方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的数据处理方法的步骤。

技术总结
本申请涉及人工智能领域，提供了一种基于人工智能的数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据法官审核法律文件的行为数据生成样本数据；将样本数据存储至分布式文件系统中的对应存储区域内；根据存储区域内的全部样本数据，对神经网络模型进行迭代训练；根据文件审核用时预估模型和待审核法律文件的文件特征信息确定审核用时预估值；根据工作计划表和审核用时预估值，确定目标审核时间段；根据目标审核时间段确定审核提醒时刻，并在达到审核提醒时刻时，输出审核提醒信息。本申请提高了法官审核法律文件的便利性。本申请还涉及区块链领域，上述计算机可读存储介质可存储根据区块链节点的使用所创建的数据。存储根据区块链节点的使用所创建的数据。存储根据区块链节点的使用所创建的数据。


技术研发人员：申李杰
受保护的技术使用者：平安国际智慧城市科技股份有限公司
技术研发日：2021.09.29
技术公布日：2022/1/4