[发明专利]基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法

说明书

本发明涉及基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法，包括知识图谱模块：以法律领域数据作为输入，用于对输入所述法律领域数据先进预处理，再对其法律知识进行抽取，通过对抽取法律知识进行知识关联与知识校验，进而得到知识图谱；智能问答模块：以用户提出的法律相关问题描述作为输入，通过基于所述知识图谱推理和基于多轮问答的引导式提问，得到用户法律问题，并最终给出答案；多伦会话管理模块：用来协调用户与机器的对话过程；用户画像模块：根据用户日常提问以及提问时情绪情况，建立用户画像，了解用户在法律方面需求；问题推荐模块：在用户画像模块基础上对用户法律需求进行推送。本发明可提升法律知识图谱的构建速度并人工成本。

技术领域

本发明涉及基于法律知识图谱的推理式精准智能问答的方法，属于知识图谱和自然语言处理等技术与法律融合的技术领域。

背景技术

中国是一个拥有14亿人口的超级大国，但目前国内从事律师工作的只有30万人左右，法律服务供给资源严重不对称。同时，主要的法律服务资源主要集中在大、中城市，一些偏远地区法律服务资源覆盖相当有限。这就造成了律师服务收费高昂、法律服务效率低、老百姓了解法律知识途径匮乏等社会现象，所以，急需一种法律问题的自动问答系统来解决当前法律服务资源匮乏的问题。

目前存在的自动法律问答系统是基于全文检索技术或者深度学习语义匹配技术来实现，往往不能真正理解用户真实的法律诉求，解决不了用户法律方面的问题，实用性差。

要想真正理解用户真实法律诉求，需要基于法律知识图谱来对问题的真实意图进行推理。但一方面，目前虽然有些领域已经在构建知识图谱，但都是通过人工方式，构建工作量太大、速度慢、适用性差；另一方面，尚不存在针对自动问答的法律知识图谱。

发明内容

基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法，涉及到两大核心问题：法律问题的自动问答和法律知识图谱的构建。其一方面通过法律知识图谱与自然语言处理相结合，能非常好的通过与用户的交互和知识图谱推理来理解用户真实法律诉求；另一方面提供了自动化构建知识图谱的方法，大幅提升法律知识图谱的构建速度和降低知识图谱的人工成本。

针对当前法律自动问答产品采用的技术方案不能准确理解用户真实法律诉求，难以解决用户法律方面问题的缺陷，基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法采用知识图谱、自然语言处理和深度学习等领域的技术，对用户的提问进行推理、并采用多轮问答方式引导用户逐步完善自己的法律需求信息，最终准确理解用户的法律诉求，并给出准确的答案，实际解决用户的法律问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案包括：知识图谱模块、智能问答模块、多轮会话管理模块、用户画像模块和问题推荐模块。其中：

知识图谱模块：以法律领域数据作为输入，用于对输入的所述法律领域数据先进预处理，再对其法律知识进行抽取，通过对抽取的法律知识进行知识关联与知识校验，进而得到知识图谱；

智能问答模块：以用户提出的法律相关问题描述作为输入，通过基于所述知识图谱的推理和基于多轮问答的引导式提问，得到用户的法律问题，并最终给出答案；

多伦会话管理模块：用来协调用户与机器的对话过程，包括用户与机器之间的多轮交互沟通；

用户画像模块：通过收集用户日常提问情况，根据用户日常提问以及提问时的情绪情况，建立用户画像，了解用户在法律方面的需求；

问题推荐模块：在所述用户画像模块的基础上对用户的法律需求进行推送。

所述知识图谱模块的构建是一个迭代更新的过程，每次迭代包括四个阶段，具体地：

第一阶段：数据预处理，对于法律文本中的大量数据，所需要的是所述数据中重要的一部分，而对于所述数据中大量的停用词需要对其预处理进行删去；