[发明专利]一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法

说明书

本发明公开一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法，问题模板引擎提供的问题展示给用户，在获取用到户选择的问题后，判断是否存储过该文书的该问题，若有，直接输出答案；若无，将其问题分析，对该问题进行分析处理，得到答案，输出并存储该文书的问题及答案；将输出的答案传入到前端进行显示，根据答案动态选择之后的问题模板序列；之后重复上述过程直到用户无输入为止；通过分析处理方法实现对法律文书实体的关系处理，满足对法律问答更加贴合用户的需求。

技术领域

本发明涉及文本处理技术领域，尤其涉及一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法。

背景技术

信息抽取是从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助人们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体、关系、事件。例如从法律文本中案件时间、案发地点、关键人物等。

实体抽取和关系抽取是信息抽取中两个关键的子任务，这两个任务合并到一起，就是所谓的实体关系抽取，其主要目的是抽取句子中已标记实体对之间的语义关系，即在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别，并形成结构化的数据以便存储和取用。实体关系抽取在机器翻译、机器阅读理解方面具有重要的研究意义。

现有法律文本实体关系抽取技术还有诸多不足之处：难以抽取文本中存在层级性的依赖关系、对实体间距较远的关系抽取效果不好、难以处理实体与关系交叉重叠的一句话。

鉴于此，如何高效合理地抽取法律文本的实体关系，并且这些信息是用户所感兴趣的，从而对法律案件进一步理解与分析，成为法律文本处理领域亟需处理的问题，本发明提供一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法。

发明内容

本发明的目的在于，提供了一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法，共同完成满足用户查询需求的实体关系抽取任务。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法，其特征在于：问题模板引擎提供的问题展示给用户，在获取用到户选择的问题后，判断是否存储过该文书的该问题，若有，直接输出答案；若无，将其问题分析，对该问题进行分析处理，得到答案，输出并存储该文书的问题及答案；将输出的答案传入到前端进行显示，根据答案动态选择之后的问题模板序列；之后重复上述过程直到用户无输入为止；其中，分析处理的方法步骤包括：

通过卷积和注意力把问题编码为一个固定的向量，将其拼接到文书的每个词向量中；在词向量中拼接位置向量、人工特征，得到一个混合了问题、文书信息的特征序列；接多层卷积进行编码处理，然后使用BEMO的序列标注方法直接对序列进行标注；每个词的表示反馈给sigmoid层来输出BMEO标签，获得答案的位置标记。

与现有技术相比，本发明一种面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法有益效果在于，在实体关系抽取的任务上，将其转换为一个问答的任务，用一种自然且交互友好的方式完成了信息抽取的任务，以多轮问答的形式进行迭代信息抽取的方式能很好地捕捉层级化的依赖关系，通过分析处理方法实现对法律文书实体的关系处理，满足对法律问答更加贴合用户的需求。

附图说明

图1为本发明面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法的流程示意图；

图2为本发明面向用户的多轮问答法律文书实体关系抽取方法中分析处理的方法的流程示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。