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          湘潭大學(xué)韓國勝獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉湘潭大學(xué)申請的專利一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120317383B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為:202510806576.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/36;該發(fā)明授權(quán)一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法是由韓國勝;陳瑞;年銀果;陳拉朵設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-06-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法在說明書摘要公布了:本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法,包括構(gòu)建法律事件文本數(shù)據(jù)集;根據(jù)法律事件文本的詞向量和語義依存圖構(gòu)建事件實(shí)例圖;基于事件實(shí)例圖訓(xùn)練擴(kuò)散模型,并利用訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型生成事件發(fā)展模式圖;獲取用戶輸入的事件;將用戶輸入的事件作為條件擴(kuò)散模型的輸入,得到條件事件發(fā)展圖;將條件事件發(fā)展圖與事件實(shí)例圖進(jìn)行匹配,得到與用戶輸入的事件相匹配的判決結(jié)果預(yù)測和法律法規(guī)預(yù)測。該方法不僅構(gòu)建了專屬于法律領(lǐng)域的事件模式,還能夠為用戶返回不同事件發(fā)展下可能的判決結(jié)果和法律法規(guī)。

          本發(fā)明授權(quán)一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種法律事理圖譜構(gòu)建和法律事件推理方法,其特征在于,所述方法包括: 步驟S1,構(gòu)建法律事件文本數(shù)據(jù)集; 步驟S2,提取法律事件文本的向量化表達(dá),得到所述法律事件文本的詞向量,對所述法律事件文本進(jìn)行句法分析,生成語義依存圖,并根據(jù)所述詞向量和所述語義依存圖構(gòu)建事件實(shí)例圖; 所述步驟S2包括: 步驟S21,利用BERT模型對法律事件文本進(jìn)行編碼,得到所述詞向量,使用LTP工具對文本進(jìn)行句法分析,生成語義依存圖和節(jié)點(diǎn)集合; 步驟S22,基于所述語義依存圖和所述詞向量構(gòu)建原始語義圖,并基于詞向量,通過KNN算法重構(gòu)語義圖,得到語義重構(gòu)圖; 步驟S23,從所述原始語義圖和所述語義重構(gòu)圖中提取節(jié)點(diǎn)融合特征; 所述步驟S23包括: 步驟S231,對所述原始語義圖進(jìn)行協(xié)同卷積,得到第一節(jié)點(diǎn)特征,對所述語義重構(gòu)圖進(jìn)行協(xié)同卷積,得到第二節(jié)點(diǎn)特征,并將所述第一節(jié)點(diǎn)特征和所述第二節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行融合,得到中間特征; 步驟S232,對所述原始語義圖進(jìn)行單圖卷積,得到第三節(jié)點(diǎn)特征,對所述語義重構(gòu)圖進(jìn)行單圖卷積,得到第四節(jié)點(diǎn)特征,通過注意力機(jī)制對所述第三節(jié)點(diǎn)特征、第四節(jié)點(diǎn)特征和所述中間特征進(jìn)行加權(quán)融合,得到所述節(jié)點(diǎn)融合特征; 步驟S24,將所述節(jié)點(diǎn)融合特征按照事件類型的不同進(jìn)行譜聚類,得到K個事件類型集合;對每個事件類型對應(yīng)的論元集合進(jìn)行二次譜聚類,并通過DBI指標(biāo)選擇最優(yōu)論元角色劃分,得到第k個事件類型對應(yīng)的m個論元角色集合; 步驟S25,根據(jù)所述事件類型集合和所述論元角色集合構(gòu)建所述事件實(shí)例圖; 步驟S3,基于所述事件實(shí)例圖訓(xùn)練擴(kuò)散模型,并利用訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型生成事件發(fā)展模式圖; 步驟S4,獲取用戶輸入的事件; 步驟S5,將用戶輸入的事件作為條件擴(kuò)散模型的輸入,得到條件事件發(fā)展圖;所述條件擴(kuò)散模型包括訓(xùn)練好的擴(kuò)散模型和條件生成網(wǎng)絡(luò); 步驟S6,將所述條件事件發(fā)展圖與所述事件實(shí)例圖進(jìn)行匹配,得到與用戶輸入的事件相匹配的判決結(jié)果預(yù)測和法律法規(guī)預(yù)測。

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