公开(公告)号：CN113377916A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110693377.X

申请日：2021-06-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵铁军 ,  杨沐昀 ,  徐冰 ,  徐家豫 ,  朱聪慧 ,  曹海龙

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/34 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向法律文本的多关系中主要关系的抽取方法。步骤1：根据选定的法律条文文本进行实体及实体间关系的定义；步骤2：根据步骤1的法律实体定义和关系定义，确定对法律原文的序列标注方式；步骤3：根据步骤2对法律原文的序列标注方式，构建特定语料库；步骤4：利用步骤3的特定语料库，训练特定领域任务的识别模型，处理模型预测后的标注结果，将标注结果转换为关系输出，并结合已有特定关系输出输入法律文本的关系并确认主要关系。本发明用以解决领域内知识体系复杂，实体间关系重叠性较高，上下文依赖性较强，提及关系抽取困难的问题。

公开(公告)号：CN113377916B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202110693377.X

申请日：2021-06-22

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵铁军 ,  杨沐昀 ,  徐冰 ,  徐家豫 ,  朱聪慧 ,  曹海龙

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/34 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向法律文本的多关系中主要关系的抽取方法。步骤1：根据选定的法律条文文本进行实体及实体间关系的定义；步骤2：根据步骤1的法律实体定义和关系定义，确定对法律原文的序列标注方式；步骤3：根据步骤2对法律原文的序列标注方式，构建特定语料库；步骤4：利用步骤3的特定语料库，训练特定领域任务的识别模型，处理模型预测后的标注结果，将标注结果转换为关系输出，并结合已有特定关系输出输入法律文本的关系并确认主要关系。本发明用以解决领域内知识体系复杂，实体间关系重叠性较高，上下文依赖性较强，提及关系抽取困难的问题。