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龙图腾网恭喜山东政法学院申请的专利基于图神经网络的案件证据逻辑推演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：CN119721117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510186143.4，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于图神经网络的案件证据逻辑推演方法是由姬忠远;冯超;王雨晨;韩颖;李伟设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的案件证据逻辑推演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的案件证据逻辑推演方法，S1、形成标准化的案件证据数据集S2、形成多层次案件证据图；S3、对多层次案件证据图的案件证据数据节点和边进行向量化表示，并对案件证据数据节点的权重进行计算；S4、对多层次案件证据图输入图神经网络，计算案件证据数据节点之间的逻辑关系权重；S5、识别低可信度的案件证据数据节点；S6、基于案件证据数据节点的逻辑关系权重与因果推理结果，采用路径搜索算法计算最优案件证据推演路径，识别案件核心事实链，生成案件推演结论。本发明使得不同类型的案件证据数据能够在各自的层级中进行推理，有效避免信息混杂，提高案件事实推演的准确性和可解释性。

本发明授权基于图神经网络的案件证据逻辑推演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的案件证据逻辑推演方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对案件相关信息进行数据采集，并对不同类型的案件证据数据进行预处理，形成标准化的案件证据数据集；S2、基于标准化的案件证据数据集，设定多层级案件证据节点，形成多层次案件证据图；S3、对多层次案件证据图的案件证据数据节点和边进行向量化表示，并对案件证据数据节点的权重进行计算；S4、对多层次案件证据图输入图神经网络，计算案件证据数据节点之间的逻辑关系权重；S5、基于案件证据数据节点的逻辑关系权重构建因果推理模型，计算案件证据数据节点之间的因果强度，并识别低可信度的案件证据数据节点；S6、基于案件证据数据节点的逻辑关系权重与因果推理结果，采用路径搜索算法计算最优案件证据推演路径，识别案件核心事实链，生成案件推演结论，并结合法律规则节点的约束条件对案件推演结论进行合理性验证；所述S2包括如下步骤：S21、对标准化案件证据数据集的每个标准化案件证据数据，利用多模态特征融合函数生成证据节点表示： ；其中，LayerNorm表示层归一化操作，r表示证据数据的模态类型，取值于标准化案件证据数据集，为针对模态r的特征提取函数，将证据数据d映射为初步特征向量，为模态r的特征变换矩阵，为相应偏置向量，为自注意力机制计算得到的模态权重；通过映射函数构成初步的案件证据图节点集合： ；以及对应的初步多层次案件证据图： ；S22、将初步节点集合根据其特征分布划分为不同层级： ；其中，为任一证据节点，l表示案件证据图的层级类型，取值于基础案件证据层base、推导案件证据层infer和法律规则层law，为预定义的层级原型向量，反映各层应具有的特征中心；则各层级节点集合分别定义为： ；S23、依据案件证据数据节点之间的关联关系，在基础案件证据层与推导案件证据层之间建立边，对任一基础节点与推导节点，设定其边权重为： ；其中，表示两节点间的余弦相似度，为高斯核尺度参数，用以控制相似度衰减，为预设的相似度阈值，为指示函数，条件满足时取值1，否则为0；由此形成边集合： ；S24、依据案件证据数据节点与法律规则之间的关联性在基础及推导层节点与法律规则层节点之间建立边，对任一证据节点与法律规则节点，设定其边权重为： ；其中，表示Sigmoid函数，用以将相似度映射至[0,1]，表示两向量内积；由此构成边集合： ；其中，为法律规则关联的阈值；S25、将步骤S23中构建的基础与推导层之间的边集合与步骤S24中构建的案件证据与法律规则之间的边集合合并，构成多层次案件证据图的完整边集合： ；完整构建的多层次案件证据图为： 。

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