[發明專利]基于法律知識圖譜的語義搜索方法、裝置和電子設備

有效

• 申請號: 202011597968.9
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112632226B
• 公開（公告）日: 2021-10-26
• 發明（設計）人: 朵思惟;余梓飛;于鋒杰;薛晨云
• 申請（專利權）人: 天津匯智星源信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/36;G06F40/211;G06F40/216;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 孫曉鳳

本說明書一個或多個實施例提供一種基于法律知識圖譜的語義搜索方法、裝置和電子設備。響應于接收到用戶輸入的法律問題的描述，對所述描述進行預處理；對經過所述預處理的所述描述進行要素提取，所述要素提取包括實體?關系?實體三元組的抽取，根據所述實體?關系?實體三元組構建語義搜索圖，對所述語義搜索圖基于法律法規類型建立類別標簽，輸出帶有標簽的語義搜索圖；將所述語義搜索圖與法律知識圖譜進行子圖匹配，將匹配度高的子圖作為法律答案數據。本發明通過對用戶問題建立語義網，并結合法律知識圖譜進行匹配和推理，能夠準確捕捉用戶的搜索意圖，從而直接給出滿足用戶搜索意圖的答案，實際解決用戶的法律問題。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及知識圖譜技術領域，尤其涉及一種基于法律知識圖譜的語義搜索方法、裝置和電子設備。

背景技術

隨著科技的發展，自動化的法律咨詢服務在緩解人工法律服務資源不足的問題上發揮著越來越重要的作用。在民眾進行法律咨詢的過程中，一個高效精準的法律搜索系統可以為民眾提供精準、全面的一站式解決方案。

傳統的法律搜索系統大多基于檢索提問式關鍵詞匹配技術和排序算法，返回的結果主要依據素材中是否存在關鍵詞，無法獲知用戶搜索語句的真正含義。這往往與用戶對結果精準、即得的需求相矛盾。比如當搜索“民事案件類型有哪些？”時，傳統搜索系統呈現的是包含關鍵詞“民事”、“案件”等的信息，而用戶想要得到的答案實際是“勞動糾紛、人格權糾紛”等信息。

基于此，需要一種能夠準確捕捉用戶的搜索意圖，從而直接給出滿足用戶搜索意圖答案的語義搜索方案。

發明內容

有鑒于此，本說明書一個或多個實施例的目的在于提出一種基于法律知識圖譜的語義搜索方法、裝置和電子設備，以解決無法準確捕捉用戶法律搜索意圖的問題。

基于上述目的，本說明書一個或多個實施例提供了一種基于法律知識圖譜的語義搜索方法，包括：

響應于接收到用戶輸入的對法律問題的描述，對所述描述進行預處理；

通過預定的關系抽取模型，從經過預處理的所述描述中提取出實體-關系-實體三元組，以構建語義搜索圖；

基于預定的法律法規類型，通過預先建立的分類模型對經過預處理的所述描述進行分類，得到類別標簽；

在預先基于法律知識相關文件構建的法律知識圖譜中搜索到與所述類別標簽對應的目標節點，并將所述法律知識圖譜中以所述目標節點為根節點的部分法律知識圖譜與所述語義搜索圖進行子圖匹配，得到一個或多個匹配子圖；

輸出所述一個或多個匹配子圖中的至少一個目標子圖作為針對所述描述的法律答案。

進一步的，所述關系抽取模型包括CASREL模型。

進一步的，所述響應于接收到用戶輸入的對法律問題的描述，對所述描述進行預處理，包括下列中至少一個：

通過正則表達式去除所述描述的標點符號和/或特殊符號；

通過中文分詞算法WMSeg對所述描述進行分詞；

將所述描述中的繁簡字體進行統一化；

通過標準表達方式對所述描述進行同義詞歸一化；

通過Soft-Masked BERT模型對所述描述進行文本糾錯處理。

進一步的，所述通過預定的關系抽取模型，從經過預處理的所述描述中提取出實體-關系-實體三元組，以構建語義搜索圖，包括：

基于完整的訓練模型BERT對所述描述進行編碼，獲取所述描述中每個詞的特征表示；

對所述特征表示進行解碼，構建分類器預測所述實體位置，識別出所述實體對應的主語；