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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于自然语言处理的命名实体识别和关系抽取领域，具体涉及一种基于大数据的法律判决文书知识图谱智能构建方法，包括：使用法律判决文书数据构造司法领域知识词典；根据文本数据和关系类型特征进行实体关系抽取，得到判决文书中的实体以及实体间的关系；将抽取的实体关系进行交叉注意力计算，得到实体与关系之间的注意力矩阵；从注意力矩阵中解码出实体关系三元组，得到法律判决文书知识图谱。本发明通过进行实体关系抽取时引入了通用词语信息和司法词典知识，解决了法律判决文书信息抽取困难的问题，实现了司法知识图谱的有效构建。
主权项：1.一种基于大数据的法律判决文书知识图谱智能构建方法，其特征在于，包括：S1、使用法律判决文书数据构造司法领域知识词典；S2、从文本数据中提取的字符级别特征向量Hc和词语级别特征向量Hw；S3：对于每一个词语，根据其包含的字符数量，将词语级别特征向量Hw进行扩增，使得Hc和Hw对齐，将扩增后词序列的特征向量Hw与字符序列的特征向量Hc进行融合，融合得到特征向量H；S4、将特征向量H与司法领域知识词典的法律知识通过Self-Attention注意力计算进行融合，得到融合司法信息的特征向量S5、根据关系类型的中文释义，将关系类型R中的每一种关系进行编码，提取关系类型的特征向量HR；S6、将文本特征向量与关系类型特征向量HR做交叉注意力计算，得到表示主实体与关系之间的注意力矩阵W1和表示客实体与关系之间的注意力矩阵W2；S7、从注意力矩阵中解码出实体关系三元组，得到法律判决文书知识图谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于大数据的法律判决文书知识图谱智能构建方法
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