[發明專利]基于事件鏈結構對法律信息進行分析的方法和裝置

有效

• 申請號: 202010540456.2
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111797199B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 劉昌鑫;王毅;杜向陽
• 申請（專利權）人: 南京擎盾信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/335;G06F40/30;G06Q50/18
• 代理公司: 北京知果之信知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗

1.一種基于事件鏈結構對法律信息進行分析的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取完整的事件鏈結構；

根據所述完整的事件鏈結構，分析各個事件節點的法律信息和法律概念，得到各個事件節點對應的文本答案；

將每個當前事件節點信息與下一個事件節點信息相結合，確定結合后的文本答案；

將結合后的文本答案、每個事件節點相關的法律概念和相關問題發送至用戶；其中，

所述獲取完整的事件鏈結構包括：

獲取待識別語義數據；

將所述待識別語義數據輸入至預設事件鏈結構識別模型中，得到模型識別結果；所述預設事件鏈結構識別模型采用包括事件數據、事件狀態數據、事件關系數據及語義角色數據的訓練集訓練而成；

根據模型識別結果、垂直領域知識庫，確定事件鏈結構待補充信息；

對補充后的事件鏈結構進行事件節點的分析和推理，得到事件鏈結構的邏輯關鍵節點，建立完整的事件鏈結構。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待識別語義數據輸入至預設事件鏈結構識別模型中，得到模型識別結果；所述預設事件鏈結構識別模型采用包括事件數據、事件狀態數據、事件關系數據及語義角色數據的訓練集訓練而成，包括：

利用專家知識體系的垂直領域知識庫對當前待識別語義數據進行事件標注，事件狀態標注，事件關系標注及語義角色標注的綜合標注；

根據事件標注數據，事件狀態標注數據，事件關系標注數據及語義角色標注數據建立元事件標注訓練集、狀態識別標注訓練集、意圖識別標注訓練集、角色識別標注訓練集；

根據元事件標注訓練集、狀態識別標注訓練集、意圖識別標注訓練集、角色識別標注訓練集建立多任務學習模型，得到模型識別結果。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據模型識別結果、垂直領域知識庫，確定事件鏈結構待補充信息包括：

根據模型識別結果中的事件識別結果、事件關系識別結果、狀態識別結果，構建事件三元組；

將所述事件三元組內加入角色識別信息，并與意圖識別信息進行結合，得到初步事件鏈結構；

將所述初步事件鏈結構與垂直領域知識庫進行事件鏈匹配，對當前初步事件鏈結構進行補充。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對補充后的事件鏈結構進行事件節點的分析和推理，得到事件鏈結構的邏輯關鍵節點，建立完整的事件鏈結構包括：

對所述初步事件鏈結構進行事件節點的分析和推理，確定事件節點補充信息；

將所述事件節點補充信息發送至用戶并與用戶進行多輪交互，確定構成事件鏈的邏輯關鍵節點；

將所述邏輯關鍵節點加入事件鏈結構內，確定完整的事件鏈結構。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述多任務學習模型包括：事件識別模型、事件狀態判斷模型、事件關系識別模型、角色識別模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據元事件標注訓練集、角色識別標注訓練集、意圖識別標注訓練集、狀態識別標注訓練集建立多任務學習模型，得到模型識別結果包括：

利用所述事件識別模型和所述事件狀態判斷模型，識別元事件標注訓練集和狀態識別標注訓練集中事件時序、肯定或否定狀態詞，確定事件狀態信息；

利用所述事件識別模型和所述事件關系識別模型，識別元事件標注訓練集中事件因果關系、時序關系、相關關系，確定事件三元組；

利用所述角色識別模型和法律三階層論的邏輯結構，對元事件標注訓練集中角色信息進行分層標注，確定目標對象；

根據所述事件狀態信息、事件三元組、目標對象，得到模型識別結果。