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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)礦業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117271732B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311238076.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型及方法是由劉鵬;丁娜;許娜;劉兵;張國(guó)圓;耿念;韓兆恩;王琪;嚴(yán)亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-09-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型及方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建法條匹配數(shù)據(jù)集，接著對(duì)案件事實(shí)和法律條文兩者進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，拼接案件事實(shí)和法條輸入預(yù)訓(xùn)練模型BERT進(jìn)行語(yǔ)義表征，并行于BERT最后一層transformer額外堆疊一個(gè)關(guān)鍵詞注意力transformer層得到案件事實(shí)關(guān)鍵語(yǔ)義表征和法條關(guān)鍵語(yǔ)義表征，最后融合BERT匹配對(duì)特征、對(duì)齊特征、關(guān)鍵語(yǔ)義表征和關(guān)鍵差異特征經(jīng)過全連接層進(jìn)行線性變換和使用softmax激活函數(shù)得到案件事實(shí)和法條的匹配值，大于匹配閾值的為該案件事實(shí)涉及的所有法條。本發(fā)明融合案件事實(shí)和法律條文兩者的關(guān)鍵詞信息，具有良好的可解釋性，給法律專業(yè)人員和非專業(yè)人員提供了便捷幫助。

本發(fā)明授權(quán)一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型的法條推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、構(gòu)建法條匹配數(shù)據(jù)集，將每個(gè)案件事實(shí)和法條庫(kù)每個(gè)法條拼接構(gòu)成二元組，標(biāo)簽為匹配或不匹配兩類； S2、利用關(guān)鍵詞抽取層對(duì)案件事實(shí)和與該案件領(lǐng)域相關(guān)的法條進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取，獲得案件事實(shí)關(guān)鍵詞文本序列和法條關(guān)鍵詞文本序列； S3、將案件事實(shí)文本序列和法條文本序列進(jìn)行前后拼接，將拼接結(jié)果輸入BERT語(yǔ)義表征層進(jìn)行語(yǔ)義表征； S4、BERT語(yǔ)義表征層通過原始的最后一個(gè)transformer層基于雙向注意力機(jī)制，使用案件事實(shí)語(yǔ)義表征對(duì)齊法條語(yǔ)義表征，得到融合案件事實(shí)的法條對(duì)齊特征； S5、基于案件事實(shí)關(guān)鍵詞文本序列和法條關(guān)鍵詞文本序列，關(guān)鍵詞注意力transformer層輸出案件事實(shí)關(guān)鍵語(yǔ)義表征和法條關(guān)鍵語(yǔ)義表征，將案件事實(shí)關(guān)鍵語(yǔ)義表征和法條關(guān)鍵語(yǔ)義表征相減獲得關(guān)鍵差異特征； S6、通過特征拼接層將CLS向量、法條對(duì)齊特征、案件事實(shí)關(guān)鍵語(yǔ)義表征、法條關(guān)鍵語(yǔ)義表征和關(guān)鍵差異特征進(jìn)行拼接，經(jīng)過全連接層線性變換和softmax激活函數(shù)處理得到匹配值；在全連接層后加激活函數(shù)進(jìn)行后續(xù)的下游任務(wù)分類，大于匹配閾值0.5的法條為事實(shí)涉及的法條； 雙向注意力文本關(guān)鍵詞匹配法條推薦模型包括關(guān)鍵詞抽取層、BERT語(yǔ)義表征層、特征拼接層、全連接層和輸出層；其中BERT語(yǔ)義表征層為預(yù)訓(xùn)練模型BERT，預(yù)訓(xùn)練模型BERT內(nèi)設(shè)有多個(gè)先后連接的transformer層，在最后一個(gè)transformer層額外并排增設(shè)一個(gè)關(guān)鍵詞注意力transformer層，關(guān)鍵詞注意力transformer層的輸入為BERT倒數(shù)第二層transformer的輸出，利用關(guān)鍵詞抽取層抽取的關(guān)鍵詞序列表明案件事實(shí)和法條序列中的關(guān)鍵詞位置，然后通過attentionmask對(duì)非關(guān)鍵詞位置進(jìn)行掩碼操作，使非關(guān)鍵詞位置的信息不能被注意到，最后一個(gè)transformer層以及關(guān)鍵詞注意力transformer層的輸出均連接特征拼接層，特征拼接層順序連接全連接層和輸出層；其中BERT最后一個(gè)transformer層輸出CLS向量、案件事實(shí)語(yǔ)義表征和法條語(yǔ)義表征，關(guān)鍵詞注意力transformer層輸出案件事實(shí)關(guān)鍵語(yǔ)義表征和法條關(guān)鍵語(yǔ)義表征。

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