[发明专利]一种依存句法分析关系抽取模型的司法案件知识图谱构建方法在审
| 申请号： | 201910706329.2 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110597999A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 陈建峡;张伟;黄煜俊;马忠宝;张杰 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F17/27 |
| 代理公司： | 42220 武汉帅丞知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘丹;朱必武 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种依存句法分析关系抽取模型的司法案件知识图谱构建方法。该方法首先对非结构化的裁判文书通过信息抽取技术转换为结构化的数据，然后对其进行分词、词性标注以及命名实体识别处理，接着通过依存句法分析关系抽取模型抽取出实体关系三元组。最后把三元组形式的数据批量导入到Neo4j图数据库，利用Neo4j实现裁判文书知识图谱的构建并对其进行可视化展示。依存句法分析关系抽取模型能有效的抽取出实体之间的关系并适用于不同的大规模语料库，具有较好的移植适用性。裁判文书知识图谱直观明了，能让用户便捷高效地掌握信息，为司法工作提供极大地便利。 | ||
| 搜索关键词： | 依存句法分析 关系抽取 三元组 裁判 图谱 取出 大规模语料库 信息抽取技术 词性标注 非结构化 命名实体 实体关系 司法案件 图谱构建 结构化 可视化 分词 构建 数据库 直观 移植 转换 便利 司法 展示 | ||
【主权项】：
1.一种依存句法分析关系抽取模型的司法案件知识图谱构建方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，数据预处理，利用ProcessOn软件把司法案件整理为两大类，第一类是在司法案件中出现的涉案人身份，第二类是司法案件中的涉案种类，形成司法案件知识导图；/n步骤2，采用依存句法分析关系抽取模型对司法案件实体关系的抽取；/n步骤3，司法案件中实体关系三元组构建，主要包括四个过程，分别是判断、抽取、筛选和整理；/n步骤4，司法案件知识图谱的构建与可视化，抽取出来的实体关系三元组形成完整严谨的知识语言逻辑体系，成为司法案件知识图谱的理论基础，通过定义实体与实体之间的关系，能够定义涉案、种类、受理多种关系，凭借着各种关系，多个不同实体间的关系就能够构成一套容纳司法案件中的实体与实体间关系的知识库。/n
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