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[發(fā)明專利]法律咨詢服務(wù)方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111466726.0 申請日: 2021-12-03
公開(公告)號: CN113886555B 公開(公告)日: 2022-03-04
發(fā)明(設(shè)計)人: 楊曉雷 申請(專利權(quán))人: 北京大學
主分類號: G06F16/332 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F16/36;G06N5/02;G06Q50/18
代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127 代理人: 郝博;沈珍珠
地址: 100871*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 法律 咨詢服務(wù) 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,包括:

接收用戶輸入的原始咨詢問題;

對所述原始咨詢問題進行分類,獲得多個用戶咨詢問題,并抽取出每個用戶咨詢問題對應(yīng)的具有法律屬性的事實,輸出每個用戶咨詢問題及對應(yīng)的具有法律屬性的事實;

接收用戶對每個用戶咨詢問題的補充的具有法律屬性的事實;

對每個用戶咨詢問題,基于該用戶咨詢問題的所有的具有法律屬性的事實,動態(tài)激活法律知識圖譜,進行與用戶的多輪提問與回答,獲得該用戶咨詢問題的咨詢結(jié)果;

根據(jù)每個用戶咨詢問題的咨詢結(jié)果及對應(yīng)的具有法律屬性的事實,生成法律咨詢報告;

抽取出每個用戶咨詢問題對應(yīng)的具有法律屬性的事實,包括:對所述原始咨詢問題進行分句處理,獲得原子句集合;將所述原子句集合輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的具有法律屬性的事實抽取模型,抽取出原始咨詢問題中的具有法律屬性的事實;按照用戶咨詢問題的類別,將抽取出的具有法律屬性的事實與用戶咨詢問題相對應(yīng),獲得每個用戶咨詢問題對應(yīng)的具有法律屬性的事實。

2.如權(quán)利要求1所述的法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,對所述原始咨詢問題進行分類,獲得多個用戶咨詢問題,包括:

對所述原始咨詢問題進行分類,獲得多個用戶咨詢問題及每個用戶咨詢問題的概率;

輸出概率最大的若干用戶咨詢問題。

3.如權(quán)利要求1所述的法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,對每個用戶咨詢問題,基于該用戶咨詢問題的所有的具有法律屬性的事實,動態(tài)激活法律知識圖譜,進行與用戶的多輪提問與回答,獲得該用戶咨詢問題的咨詢結(jié)果,包括:

根據(jù)所有的具有法律屬性的事實,查詢法律知識圖譜,確定下一個對用戶的提問;

獲得用戶根據(jù)所述提問輸入的回答;

若所述回答為預(yù)設(shè)的咨詢結(jié)果,輸出所述咨詢結(jié)果,否則,分析出所述回答中的具有法律屬性的事實,重復(fù)執(zhí)行上述步驟,直至獲得咨詢結(jié)果。

4.如權(quán)利要求1所述的法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,所述咨詢結(jié)果及對應(yīng)的具有法律屬性的事實為采用邏輯關(guān)系句式表示的原子句,所述邏輯關(guān)系句式包括多個邏輯關(guān)系字段的值;

根據(jù)每個用戶咨詢問題的咨詢結(jié)果及對應(yīng)的具有法律屬性的事實,生成法律咨詢報告,包括:

將采用邏輯關(guān)系句式表示的原子句輸入至法律咨詢報告生成模型中,獲得輸出的多個子句,所述法律咨詢報告生成模型是以采用邏輯關(guān)系句式表示的歷史文本數(shù)據(jù)為輸入,以子句為輸出進行模型訓(xùn)練獲得的;

基于多個子句,獲得法律咨詢報告。

5.如權(quán)利要求1所述的法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,在接收用戶對每個用戶咨詢問題的補充的具有法律屬性的事實之前,還包括:

分析每個用戶咨詢問題涉及的可能的具有法律屬性的事實,并輸出;

接收用戶對每個用戶咨詢問題的補充的具有法律屬性的事實,包括:

對每個用戶咨詢問題,接收用戶從多個可能的具有法律屬性的事實中選定的補充的具有法律屬性的事實。

6.如權(quán)利要求1所述的法律咨詢服務(wù)方法,其特征在于,所述法律知識圖譜的構(gòu)建步驟包括:

獲取本次待構(gòu)建的法律知識圖譜的領(lǐng)域涉及的法律知識;

對所述法律知識中的每個句子進行分句處理,獲得原子句集合;

將每個原子句拆解為邏輯關(guān)系句式,所述邏輯關(guān)系句式包括多個邏輯關(guān)系字段的值;

基于多個邏輯關(guān)系句式,查詢原子句集合,獲得多個邏輯關(guān)系句式對應(yīng)的結(jié)論;

將多個邏輯關(guān)系句式及對應(yīng)的結(jié)論轉(zhuǎn)換為CNF合取范式的原子句;

基于CNF合取范式的原子句構(gòu)建法律知識圖譜。

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