[發(fā)明專利]一種自動(dòng)生成法律文本標(biāo)記事件的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110058260.4
• 申請(qǐng)日: 2021-01-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112733507B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘭莉;周振東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇網(wǎng)進(jìn)科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/169
• 分類號(hào): G06F40/169;G06F40/211;G06F40/247;G06F40/289;G06Q50/18
• 代理公司: 蘇州佳博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32342
• 代理人: 唐毅

1.一種自動(dòng)生成法律文本標(biāo)記事件的方法，其特征在于，其步驟包括：

步驟S101，輸入初始的法律文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，識(shí)別事件的觸發(fā)詞、事件的參數(shù)、事件類型；

步驟S102，根據(jù)識(shí)別的事件參數(shù)與事件類型，使用GPT模型獲取新的事件參數(shù)，獲取新的事件參數(shù)，具體滿足下述條件：

其中，a表示事件的參數(shù)向量，β表示使用GPT模型生成的嵌入，t表示識(shí)別的事件參數(shù)；

步驟S103，根據(jù)識(shí)別的觸發(fā)詞與事件類型，通過(guò)BERT模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)生成能夠表示同一種事件發(fā)生的詞語(yǔ)作為新的觸發(fā)詞，其中，所述新的觸發(fā)詞為與初始法律文本數(shù)據(jù)中觸發(fā)詞意思相近，符合識(shí)別的觸發(fā)詞上下文語(yǔ)境，能夠表示同一種事件發(fā)生的詞語(yǔ)；

步驟S104，根據(jù)新的觸發(fā)詞與新的事件參數(shù)，生成新的法律文本標(biāo)記事件；

步驟S105，對(duì)新的法律文本標(biāo)記事件進(jìn)行評(píng)價(jià)；

步驟S106，從評(píng)價(jià)完成的法律文本標(biāo)記事件中選出評(píng)價(jià)符合標(biāo)準(zhǔn)的法律文本標(biāo)記事件。

2.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)生成法律文本標(biāo)記事件的方法，其特征在于，上述步驟S105中，針對(duì)新的法律文本標(biāo)記事件進(jìn)行評(píng)價(jià)，其步驟包括：

(1)獲取生成標(biāo)記事件的合理性R(S′)，具體滿足：

其中，R(S')表示新生成標(biāo)記事件S′的合理性分?jǐn)?shù)，S′表示重寫過(guò)的句子，P(t)表示重寫事件參數(shù)t的概率，A(S')表示在句子S′中調(diào)整過(guò)后的新的事件參數(shù)；

(2)獲取生成的標(biāo)記事件和原有的標(biāo)記事件之間的偏差度D(S′)，具體滿足：

其中，D(S')表示重寫過(guò)的句子與原有句子之間的偏差度，D表示原有的數(shù)據(jù)集，B(S)生成標(biāo)記事件句子的元素集合的特征向量化處理，B(S’)表示原有標(biāo)記事件句子的元素集合的特征向量化處理，||表示對(duì)向量化后的文本進(jìn)行取模操作；

(3)根據(jù)所述生成標(biāo)記事件的合理性與偏差度計(jì)算最終標(biāo)記事件的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)Q(S′)滿足：Q(S′)＝1-((1-λ)R(S′)+λD(S′))，其中，Q(S')為新生成標(biāo)記事件S'的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，μ、λ為自定義的平衡調(diào)節(jié)參數(shù)。