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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115034229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210779228.X，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法是由贾海涛;唐小龙;林思远;李家伟;任利;周焕来;贾宇明;许文波设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法，所述方法包括以下步骤：从法律文本中抽取出实体和行为；用文本分类从行为中筛选出过错行为；将两个长文本中抽取出的实体和过错行为构成图模型；根据图模型中的结构和语义信息求出两个长文本的相似度。类案类判的目的为法官手头正在处理的案件寻找相似甚至相同的案件，提高判案的速度和准确性。本发明旨在更好地求解法律案件之间的相似度，解决传统方法中无法抓住案件要点的问题，为实现类案检索提供算法基础。

本发明授权一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：实体和行为抽取，使用LTP语义依存分析树进行实体抽取和行为抽取，其中LTP语义依存分析树的模型为ElectraSmall+BiAffine，其通过分析句子各语言单位语义关联，以依存结构呈现，具体用于实体抽取时使用主体、客体、情景角色中的工具和材料，即包括施事、当事、受事、客事、涉事、系事、工具、材料；行为抽取是以“主体角色+动作+客体角色”结构构建子树，将LTP语义依存分析树得到的主体角色关系和客体角色关系，构成若干以动作为核心的子树，按照“主体角色+动作+客体角色”的结构来抽取出行为；步骤2：文本二分类，对于抽取出来的行为，在预训练模型RoBERTa-wwm-ext-large的基础上进行微调，完成文本的二分类任务，将过错行为从行为中筛选出来，其中RoBERTa-wwm-ext-large预训练模型的训练语料、模型参数和bacthsize相比BERT大大增加，使用24层Transformer模型，去掉下一句预测任务，采用动态掩码，每次输入序列生成新掩码模式；采用全词掩码技术，即如果某个词的部分子词被掩码，则整个词都会被掩码；采用最大长度512进行训练；步骤3：构建图模型，首先构建出A的实体和B的实体之间的图模型，构建方式为将A的每个实体与B的每个实体求语义相似度，选择B中语义相似度最高的实体连接，否则为孤立点，边信息为实体间语义相似度；接着构建出A的行为和B的行为之间的图模型，A和B的行为分别按先后顺序构成有向时序图，将A的每个行为与B的每个行为求语义相似度，选择B中语义相似度最高的行为连接，边信息包含同一篇章时序先后和不同篇章语义相似度；步骤4：基于图模型计算相似度，相似度计算方法包含两个层级的计算，一个是求解实体和实体之间、行为和行为之间的相似度，另一个是根据上一步构建的图模型计算出两个长文本之间的相似度；对于第一个层级的计算，采用Sentence–BERT即SBERT进行计算，具体为在SBERT输出结果上增加Pooling操作，计算所有Token输出向量平均值作为句子向量，利用孪生网络和三胞胎网络结构生成具有语义意义的句子embedding向量，通过计算余弦相似度得出；对于第二个层级的计算，使用一种基于图模型的相似度计算方法，充分结合了结构和语义两方面的信息；实体不具有时序关系，在求解实体相似度Simentity时，若实体图模型共连接了Nentity对实体，两个实体的语义相似度为S1，文本A的实体个数为Na1,文本B的实体个数为Nb1,则求解公式为： 行为具有时序性，在求解行为相似度Simaction时，行为图模型共连接了Naction对行为，两个行为的语义相似度为S2，文本A的行为个数Na2、文本B的行为个数Na2；若A中行为x和B中行为y相连，若二者在行为序列中的位置分别为id1和id2，其中id1和id2不考虑未连接行为的位置，则二者偏移距离的计算方法为：dist＝min{|id2-id1|,|id2+Naction-id1|}则文本A和B的行为相似度为： 最终，两个长文本之间相似度计算公式为：Sim＝β·Simentity+1-β·Simaction。

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