法律咨询的自动应答方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种法律咨询的自动应答方法，包括：接收用户输入的法律咨询问题，输入预先训练好的自动应答网络模型；利用所述自动应答网络模型对所述用户输入的法律咨询问题进行处理，得到与所述用户输入的法律咨询问题对应的应答文本进行输出；其中，所述自动应答网络模型是在生成式对话模型基础上训练得到的，其处理是基于所述用户输入的法律咨询问题所属的案件类型对应的法律逻辑框架来进行的，所述法律逻辑框架包括所述案件类型下所包括的各个法律环节和方面。应用本申请，能够提供更全面和更具有逻辑性的法律领域回复，并提高应答回复文本的流畅性、多样性和灵活性。多样性和灵活性。多样性和灵活性。

【技术实现步骤摘要】
法律咨询的自动应答方法、装置、存储介质和电子设备


[0001]本申请涉及神经网络技术，特别涉及一种法律咨询的自动应答方法、装置、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]随着神经网络和机器学习技术的不断进步，智能应答系统在各个领域得到了越来越广泛的应用。
[0003]目前，法学领域提出可以利用智能应答系统来实现法律咨询问题的自动应答，目标是帮普通人解决一些基本的法律常识问题，对于一些简单的法律案件，可以不需要花费大量的咨询费和时间去找律师或者网上查询，直接通过法律助手类产品，通过对话的形式，得到想要知道的答案。另一方面，也希望可以通过法律助手提供的趣味性对话的方式起到全面普法的作用，增强公民的法律意识，更好的保护公民的合法权益。
[0004]但是，目前的法律助手产品有的通过法律领域内数据库的文本匹配来回答用户的问题，无法根据上文生成流畅的回复文本，并且数据库文本有限，所以生成的文本回答也是有限的，缺乏流畅性、多样性和灵活性；有的仅仅使用预训练模型进行分类，无法满足用户的交互需求。同时，目前的法律助手产品的回复文本在法律框架中来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种法律咨询的自动应答方法，其特征在于，包括：接收用户输入的法律咨询问题，输入预先训练好的自动应答网络模型；利用所述自动应答网络模型对所述用户输入的法律咨询问题进行处理，得到与所述用户输入的法律咨询问题对应的应答文本进行输出；其中，所述自动应答网络模型是在生成式对话模型基础上训练得到的，其处理是基于所述用户输入的法律咨询问题所属的案件类型对应的法律逻辑框架来进行的，所述法律逻辑框架包括所述案件类型下所包括的各个法律环节和方面。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动应答网络模型的训练过程包括：收集法律领域文本作为训练样本，在利用通用数据训练出的所述生成式对话模型基础上，训练得到自动应答预训练模型；收集用于训练的法律咨询问题，利用对应于所述用于训练的法律咨询问题的多个应答文本及其推荐度，训练生成奖励模型；其中，所述推荐度的确定是基于应答文本与相应法律咨询问题所属案件类型对应的法律逻辑框架之间的匹配度进行的；基于所述奖励模型，利用强化学习方法对所述自动应答预训练模型进行优化训练，生成所述自动应答网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练生成奖励模型，包括：将所述用于训练的法律咨询问题作为prompt输入所述自动应答预训练模型，利用所述自动应答预训练模型进行处理，得到与所述用于训练的法律咨询问题对应的预训练应答文本；接收对所述预训练应答文本中的一个或多个文本进行逻辑补全后得到的逻辑补全文本，并接收对所有预训练应答文本和所有逻辑补全文本的推荐度；其中，所述逻辑补全是基于所述用于训练的法律咨询问题所属的案件类型对应的法律逻辑框架对所述一个或多个文本进行内容补充；利用预训练应答文本和逻辑补全文本以及相应文本的推荐度，训练得到奖励模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述多个预训练应答文本和所有逻辑补全文本的推荐度，是基于文本与所述法律逻辑框架的匹配度确定的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个备选应答文本和所有逻辑补全文本的推荐度，是进一步基于文本的流畅度和/或文本所包含的信息量确定的；其中，文本与所述法律逻辑框架的匹配度对所述推荐度的影响最大。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述文本与所述法律逻辑框架的匹配度越高，相应文本的推荐度越高。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用强化学习方法对所述自动应答预训练模型进行优化训练，包括：对于每个用于训练的法律咨询问题，作为prompt输入所述自动应答预训练模型，利用所述自动应答预训练模型进行处理，得到与所述用于训练的法律咨询问题对应的应答文本；利用所述奖励模型对所述应答文本进行处理，得到所述应答文本的奖励值；使用强化学习方法，基于所述应答文本的奖励值确定所述自动应答预训练模型的参数更新值，更新所述自动应答预训练模型的相应参数，并对下一个法律咨询问题进行处理，直
到符合预设的优化终止条件；将最后更新的自动应答预训练模型作为所述自动应答网络模型。8.根据权利要求3或7所述的方法，其特征在于，所述收集用于训练的法律咨询问题作为prompt，包括：收集各类法律咨询问题，并确定与法律咨询问题相关的案件或情况描述；将法律咨询问题与所述案件或情况描述拼接在一起作为所述prompt。9.一种自动应答网络模型的训练方法，其特征在于，该方法包括：收集法律领域文本作为训练样本，在利用通用数据训练出的生成式对话模型基础上，训练得到自动应答预训练模型；收集用于训练的法律咨询问题利用对应于所述用于训练的法律咨询问题的多个应答文本及其推荐度，训练生成奖励模型；其中，所述推荐度的确定是基于应答文本与相应法律咨询问题所属案件类型对应的法律逻辑框架之间的匹配度进行的；基于所述奖励模型，利用强化学习方法对所述自动应答预训练模型进行优化训练，生成所述自动应答网络模型。10.一种法律咨询的自动应答装置，其特征在于，包括：接口单元和神经网络单元；所述接口单元，用于接收用户输入的法律咨询问题，输入所述神经网络单元；所述神经网络单元，用于利用预先训练好的自动应答网络模型，对所述用户输入的法律咨询问题进行处理，得到与所述用户输入的法律咨询问题对应的应答文本进行输出；其中，所述自动应答网络模型是在生成式对话模型基础上训练得到的，其处理是基于所述用户输入的法律咨询问题所属的案件类型对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛东来，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：