公开(公告)号：CN115422920B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211365207.X

申请日：2022-11-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈先意 ,  刘艳艳 ,  钱郁滔 ,  付章杰 ,  闫雷鸣 ,  许娟

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开基于BERT和GAT的裁判文书争议焦点识别方法，预处理待识别的裁判文书，获得具有文本语义联系的待识别标签特征P，包括：拆分文本获取文本一及文本一对应的标签组成的数据对Data1和文本二及文本二对应的标签组成的数据对Data2；将Data1和Data2输入到文本表征神经网络，获得文本表征;将预先获取的标签邻接矩阵和标签向量矩阵输入图注意力神经网络，得到标签特征；对文本表征与标签特征关联的相似特征进行提取，获得基于文本语义联系的待识别标签特征P。本发明有效地处理长文本，引入图注意力神经网络对多标签进行关联性建模，识别与标签相关的信息，在每个法律文本中提取与对应标签相关的区别性信息。

公开(公告)号：CN115422920A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211365207.X

申请日：2022-11-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 陈先意 ,  刘艳艳 ,  钱郁滔 ,  付章杰 ,  闫雷鸣 ,  许娟

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本发明公开基于BERT和GAT的裁判文书争议焦点识别方法，预处理待识别的裁判文书，获得具有文本语义联系的待识别标签特征P，包括：拆分文本获取文本一及文本一对应的标签组成的数据对Data1和文本二及文本二对应的标签组成的数据对Data2；将Data1和Data2输入到文本表征神经网络，获得文本表征;将预先获取的标签邻接矩阵和标签向量矩阵输入图注意力神经网络，得到标签特征；对文本表征与标签特征关联的相似特征进行提取，获得基于文本语义联系的待识别标签特征P。本发明有效地处理长文本，引入图注意力神经网络对多标签进行关联性建模，识别与标签相关的信息，在每个法律文本中提取与对应标签相关的区别性信息。