基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息，根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合，计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度，将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。根据事件事实文本信息中提取的罪名候选要件组合通过法律知识图谱进行筛选，可以快速定位各个罪名候选要件组合的匹配结果。

【技术实现步骤摘要】
基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置和存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
近年来，人工智能相关技术发展迅速，在自然语言处理领域深度学习和知识图谱的应用更是日渐深入。很多领域，比如图像识别，语音识别，垃圾邮件过滤，机器翻译，广告推荐，智能家电等等，都利用人工智能技术得到了迅猛的发展。而在法律方面，与人工智能的结合较少，法务工作大多还是以人力为主。法律属于专业性很强的领域，非专业人士往往不能通过查询资料而获得期望的法律知识，而依靠专业的法律咨询既费时间又费钱财。另一方面，对于法律工作者本身而言，拥有的法律知识以及案例知识是有限的，有某些特殊情况下也需要借助其它渠道获取帮助。现有的基于深度学习的对文本的处理方法，由于语义描述的复杂性，很难快速的定位文本对应的行为的有效信息。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。第一方面，本申请提供了一种基于法律知识图谱的信息匹配方法，包括：获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的罪名候选要件组合作为目标要件组合；计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度；将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。第二方面，本申请提供了一种基于法律知识图谱的信息匹配装置，包括：数据获取模块，用于获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；目标要件确定模块，用于根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的罪名候选要件组合作为目标要件组合；相似度计算模块，用于计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度；预判模块，用于将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的罪名候选要件组合作为目标要件组合；计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度；将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的罪名候选要件组合作为目标要件组合；计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度；将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。上述基于法律知识图谱的信息匹配方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息，根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合，计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度，将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。根据事件事实文本信息中提取的罪名候选要件组合通过法律知识图谱进行筛选，可以快速定位各个罪名候选要件组合的匹配结果。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一个实施例中信息匹配方法的应用环境图；图2为一个实施例中信息匹配方法的流程示意图；图3为一个实施例中信息匹配装置的结构框图；图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1为一个实施例中基于法律知识图谱的信息匹配方法的应用环境图。参照图1，该基于法律知识图谱的信息匹配方法应用于基于法律知识图谱的信息匹配系统。该基于法律知识图谱的信息匹配系统包括终端110和服务器120。终端110和服务器120通过网络连接。终端或服务器获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息，根据法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合，计算目标要件组合的属性信息与对应的各个候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度，将相似度大于预设相似度的候选罪名作为事件事实文本信息的匹配结果。终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。如图2所示，在一个实施例中，提供了一种基于法律知识图谱的信息匹配方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110(或服务器120)来举例说明。参照图2，该基于法律知识图谱的信息匹配方法具体包括如下步骤：步骤S201，获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息。具体地，事件事实文本信息是指用来描述行为的信息，该事件事实文本信息可以是从网上下载的案例信息、犯罪行为人口述的语音信息识别的文字信息、图片信息上识别出的文字信息。罪名候选要件组合是指根据事件事实文本信息提取得到的罪名要件的候选组合，罪名要件是指用于描述犯罪行为的关键信息，如刑法中罪名要件常见的包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于法律知识图谱的信息匹配方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；/n根据所述法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个所述罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个所述候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合；/n计算所述目标要件组合的属性信息与对应的各个所述候选罪名的罪名要件组合的所述属性信息的相似度；/n将所述相似度大于预设相似度的所述候选罪名作为所述目标要件组合中事件事实文本信息的匹配结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于法律知识图谱的信息匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取根据事件事实文本信息确定的至少一个罪名候选要件组合和对应的属性信息；
根据所述法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个所述罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名，将存在匹配的至少一个所述候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合；
计算所述目标要件组合的属性信息与对应的各个所述候选罪名的罪名要件组合的所述属性信息的相似度；
将所述相似度大于预设相似度的所述候选罪名作为所述目标要件组合中事件事实文本信息的匹配结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断是否存在与各个所述罪名候选要件组合匹配的至少一个候选罪名之后，还包括：
当不存在与各个所述罪名要件组合匹配的至少一个所述候选罪名时，所述事件事实文本信息对应的匹配结果为无匹配法律事件。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述法律知识图谱中罪名与罪名要件组合的对应关系，判断是否存在与各个所述罪名候选要件组合匹配的候选罪名，将存在匹配的至少一个所述候选罪名的所述罪名候选要件组合作为目标要件组合，包括：
判断所述法律知识图谱中对应的罪名要件组合中的类别标签标注组合，是否存在与所述罪名候选要件组合中的类别标签组合匹配的所述类别标签标准组合；
将存与各个罪名候选要件组合的类别标签组合匹配的所述标准类别标签组合对应的至少一个所述罪名要件组合对应的罪名，作为与各个罪名候选要件组合匹配的所述候选罪名；
将存在与至少一个所述候选罪名匹配的各个所述罪名候选要件组合作为所述目标要件组合。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述法律知识图谱中对应的罪名要件组合中的类别标签标注组合，是否存在与所述罪名候选要件组合中的类别标签组合匹配的所述类别标签标准组合之前，还包括：
获取各个所述罪名候选要件组合中包含的要件类型，所述要件类别至少包括主体、客体和客观方面；
所述计算所述目标要件组合的属性信息与对应的各个所述候选罪名的罪名要件组合的属性信息的相似度，包括：
计算所述目标要件组合中客体的属性信息，与对应的所述候选罪名的客体的属性信息的客体属性相似度；
计算所述目标要件组合中客观方面的属性信息，与对应的所述候选罪名的客观方面的属性信息的客观属性相似度。


5.根据权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李存林，
申请(专利权)人：广州慧睿思通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44