基于知识图谱的案件信息语义检索方法及装置

    公开(公告)号:CN111475623A

    公开(公告)日:2020-07-31

    申请号:CN202010273401.X

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的案件信息语义检索方法及装置,基于知识图谱的案件信息语义检索方法包括根据法律文书构建法治知识图谱;对用户输入的问题进行简单识别和意图识别;定义sparql语言查询模板,根据意图识别结果匹配相应sparql语言查询模板在法治知识图谱中进行第一检索,为第一检索结果赋予第一置信度;搭建全文搜索引擎,将简单识别结果在全文搜索引擎中进行第二检索,为第二检索结果赋予第二置信度;根据第一置信度和所述第二置信度输出最终检索结果。本申请可以充分挖掘实体之间的联系,完成复杂的多跳语义检索,即使法治知识图谱的语义检索出现不能满足要求的输出时也可以基于全文搜索引擎返回检索结果,进一步提高检索效率和准确性。

    训练事件抽取模型的方法、事件抽取的方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN114490953B

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210401413.5

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本申请实施例提供了训练事件抽取模型、事件抽取的方法和目标事件抽取模型,该方法包括:对目标事件抽取模型的第i次训练过程包括如下步骤:根据所有实体标签获取目标训练文本编码,并且获取所有论元角色编码;将所述目标训练文本编码和所有论元角色编码通过注意力机制模块进行融合,获得融合论元角色编码和融合训练文本编码;基于所述融合论元角色编码对事件检测模块进行训练,以及基于所述融合训练文本编码对论元分类模块进行训练;其中,i为大于或等于1的整数。通过本申请的一些实施例能够实现无需使用触发词即可实现事件抽取任务,同时能够提高事件抽取任务的准确率。

    训练事件抽取模型、事件抽取的方法和目标事件抽取模型

    公开(公告)号:CN114490953A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210401413.5

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本申请实施例提供了训练事件抽取模型、事件抽取的方法和目标事件抽取模型,该方法包括:对目标事件抽取模型的第i次训练过程包括如下步骤:根据所有实体标签获取目标训练文本编码,并且获取所有论元角色编码;将所述目标训练文本编码和所有论元角色编码通过注意力机制模块进行融合,获得融合论元角色编码和融合训练文本编码;基于所述融合论元角色编码对事件检测模块进行训练,以及基于所述融合训练文本编码对论元分类模块进行训练;其中,i为大于或等于1的整数。通过本申请的一些实施例能够实现无需使用触发词即可实现事件抽取任务,同时能够提高事件抽取任务的准确率。

    基于知识图谱的案件信息语义检索方法及装置

    公开(公告)号:CN111475623B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202010273401.X

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本申请涉及一种基于知识图谱的案件信息语义检索方法及装置,基于知识图谱的案件信息语义检索方法包括根据法律文书构建法治知识图谱;对用户输入的问题进行简单识别和意图识别;定义sparql语言查询模板,根据意图识别结果匹配相应sparql语言查询模板在法治知识图谱中进行第一检索,为第一检索结果赋予第一置信度;搭建全文搜索引擎,将简单识别结果在全文搜索引擎中进行第二检索,为第二检索结果赋予第二置信度;根据第一置信度和所述第二置信度输出最终检索结果。本申请可以充分挖掘实体之间的联系,完成复杂的多跳语义检索,即使法治知识图谱的语义检索出现不能满足要求的输出时也可以基于全文搜索引擎返回检索结果,进一步提高检索效率和准确性。

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