一种基于语义的法言法语审查方法、系统及可存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于语义的法言法语审查方法、系统及可存储介质，涉及法言法语审查领域。本发明专利技术包括以下步骤：依据法律结构的规范要求对法规行文结构进行检测；将行文结构中的法条内容拆解成层级结构；基于层级结构对法条进行分类、要素提取以及句法提取；根据法条分类结果、法条要素提取结果和法条句法提取结果进行规则审查。本发明专利技术能够结合法条内容的深层语义来进行法言法语审查。层语义来进行法言法语审查。层语义来进行法言法语审查。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义的法言法语审查方法、系统及可存储介质


[0001]本专利技术涉及法言法语审查领域，更具体的说是涉及一种基于语义的法言法语审查方法、系统及可存储介质。

技术介绍

[0002]LSTM(Long Short
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Term Memory)长短期记忆网络是RNN的一种变体，独特的“门”结构训练过程中会去学习该保存或遗忘哪些信息，使其更适合于长序列数据，与CRF一起被广泛应用于命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)任务中。在NER任务的输入——token部分可进一步分为两种，若token是词，那么模型就属于Word
‑
based model；若token是字，那么模型就属于Character
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based Model。两种方法都存在各自的问题，Word
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based model存在误差传递问题，Character
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based model存在歧义问题。除了常规的LSTM单元结构，Lattice增加了很多“红色的单元”，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义的法言法语审查方法，其特征在于，包括以下步骤：依据法律结构的规范要求对法规行文结构进行级别及语法检测；依据法律法规结构规则将行文结构中的法条内容识别并拆解成层级结构；基于层级结构对法条进行分类、要素提取以及句法提取；根据法条分类结果、法条要素提取结果和法条句法提取结果进行规则审查。2.根据权利要求1所述的一种基于语义的法言法语审查方法，其特征在于，利用正则表达式技术将行文结构中的法条内容识别并拆解成编、章、节、条、款、项、目的层级结构。3.根据权利要求1所述的一种基于语义的法言法语审查方法，其特征在于，采用TextCNN+SoftMax对法条分类，将法条分为“原则”法条、“概念”法条、“立法目的和依据”法条和“适用范围”法条。4.根据权利要求1所述的一种基于语义的法言法语审查方法，其特征在于，对法条要素提取具体包括：采用LatticeLSTM将法条拆分成假设、主体、强制权利、任意权利、可为义务、不可为义务、对象以及后果责任。5.根据权利要求1所述的一种基于语义的法言法语审查方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵海涛，张玉环，许芸鹭，范军涛，刘子侨，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院军事法制研究院，
类型：发明
国别省市：