[发明专利]一种案情知识图谱自动构建方法及系统及设备及介质在审
| 申请号： | 202010001253.6 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN110781254A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 翁洋;李鑫;王竹;谷松原;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 四川大学;成都星云律例科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06Q50/18 |
| 代理公司： | 51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 熊曦 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种案情知识图谱自动构建方法及系统及设备及介质，包括：基于专家库预先定义实体关系；采用Bert分类模型训练裁判文书结构化分类模型；采用模型原型Bert+CRF训练实体识别模型；采用模型原型基于Bert的关系抽取模型训练关系抽取模型；构建案情知识图谱；采用CRF改进实体识别基准模型的编码层得到Bert‑CRF模型，进一步提升实体识别效果F1值；融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型Bert，提升关系抽取结果F1值。本发明设计了一个融合结构化文本和非结构化文本的案件案情知识图谱自动构建方法，并构建了大规模司法案件的案情知识图谱，为类案精准推送等提供了语义支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 图谱 关系抽取 实体识别 自动构建 构建 原型 非结构化文本 分类模型训练 结构化文本 系统及设备 平移 语义 分类模型 基准模型 模型训练 实体关系 司法案件 语义关系 预先定义 融合 编码层 结构化 嵌入的 专家库 推送 抽取 裁判 支撑 案件 改进 联合 | ||
【主权项】：
1.一种案情知识图谱自动构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤A：建立专家库，基于专家库预先定义实体关系，其中实体为法律案由涉及的主题，关系为实体之间的关联，预定义的实体关系用于实体识别和关系抽取以及三元组构建；/n步骤B：采用Bert分类模型训练裁判文书结构化分类模型；采用模型原型Bert+CRF训练实体识别模型；采用模型原型基于Bert的关系抽取模型训练关系抽取模型；/n步骤C：构建案情知识图谱，包括：/n步骤C1：基于训练后的裁判文书结构化分类模型分类裁判文书的内容，提取案件基本事实和基础事实；/n步骤C2：基于训练后的实体识别模型对案件基本事实进行实体识别，抽取案情基本事实中的各种实体；/n步骤C3：基于步骤C2抽取的实体和步骤C1获得的案件基本事实，使用训练后的关系抽取模型抽取实体之间的关系，得到实体关系三元组，三元组的基本形式为：实体1，实体1与实体2之间的关系，实体2；/n步骤C4：提取步骤C1得到的基础事实的实体和属性，将得到的实体和属性与步骤C3中得到的三元组进行知识融合获得完整的案情知识图谱。/n
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- 本发明公开了一种基于决策树的公积金用户数据细化分析系统及方法，包括：数据采集模块，用于采集多源公积金用户数据，识别出实体、实体属性以及实体之间的关系，并消除多源数据中存在的冲突；数据存储模块，用于将转换的关系型数据保存到关系数据库中；数据预处理模块，用于将原始的关系型数据转换为用户细化分析中决策树所使用的特征数据；数据分析模块，使用决策树对用户特征数据进行细化分析，最后将分析结果以图表形式展示给用户。本发明通过对原始关系模型数据进行预处理，从中提取出用于决策树细化分析的特征数据，并在其基础上设计出基于新的决策树的公积金用户数据细化分析方法，从而能及时准确地为公积金管理部门提供有力的决策支持。
- 一种机电设备故障预警方法-201911026309.7
- 刘阳;黄焕;何倩;李祖文;江炳城;王勇;翟仲毅;杨辉;李双富;农昭光;李为民;唐清毅;马志辉;朱雪平;杜文良;韦承礼;陶易 - 广西交通科学研究院有限公司;桂林电子科技大学
- 2019-10-25 - 2020-01-31 - G06F16/28
- 本发明提供了一种机电设备故障预警方法，通过构建边缘服务器，采集机电设备状态数据，边缘服务器进行故障分类后传输到云端大数据平台；周期性对积累的状态数据进行预处理，分割成训练集和测试集；用训练集的样本数据训练故障预警分类的GRU循环神经网络模型，在测试集上运行训练好的模型检测准确性；使用通过验证的GRU循环神经网络模型实时对机电设备数据进行故障预警分类计算，发布故障警告和故障预警消息。本发明采用GRU循环神经网络模型进行机电设备故障实时预测，提高预警的准确性和响应速度，协助运行维护人员提前发现机电设备可能存在的故障风险。
- 一种数据仓库数据异常的预检测方法和设备-201510742748.3
- 方鹏飞 - 阿里巴巴集团控股有限公司
- 2015-11-04 - 2020-01-31 - G06F16/28
- 本申请公开了一种数据仓库数据异常的预检测方法和设备，通过应用本申请实施例所提出的技术方案，服务器将当前的在线数据同步到数据仓库中作为待检测的基础数据，与之前的离线数据进行对比，并在基础数据出现变化的情况下，按照之前的处理规则生成模拟应用数据，进一步通过与之前的应用数据进行对比，来确定数据是否异常，从而，服务器可以对数据异常进行预判，而待检测的基础数据和模拟应用数据均为预生成的数据，可以有效的避免由于发现数据异常的滞后性而引起的不可挽回的损失，同时还节省了对异常数据进行修复时而产生的不必要的成本。
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