【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能、自然语言处理和法律文本智能处理，特别是涉及一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法。
技术介绍
1、在法律领域，存在专业知识复杂且差异性大的特点，某一研究方向(如刑法、民法、知识产权法等)的法律专家无法掌握全的法律领域知识；同时法律领域数据存在数量量庞大且类型多样的特点(如法律法规、裁判文书等)，传统的手工构建知识图谱的方法效率低下且容易出错。通过自动化构建方法，可以大大提高构建效率和质量。特别是在联邦式知识图谱的场景下，不同机构或部门可能持有不同子领域的法律知识，联邦学习和本体映射技术可以在保证数据隐私的前提下，实现跨领域知识的融合与共享，从而构建出全面且精确的法律知识图谱。
2、传统的法律领域知识图谱构建方法主要依赖于专家手工构建，通过收集、整理和分析大量法律文献、案例和法律条文等数据，然后根据法律概念之间的关系，如定义、分类、归属等，人工构建实体及其属性和实体间的关系，从而形成结构化的知识网络。
3、本专利技术的相关算法本体映射算法、知识图谱介绍如下：
4、本体映射...
【技术保护点】
1.一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，具体流程包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，所述释义进一步包括实体的来源、分类和用上位概念表示的关系，用于溯源实体与子领域图谱和实体类之间的继承关系；所述模板进一步包括版本、实体类、属性以及对属性值的限制，进一步包括关系的Domain和Range，以表明继承关系的方向。
3.根据权利要求1所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，所述本体表格的提取包括四个功能函数：
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，具体流程包括：
2.根据权利要求1所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，所述释义进一步包括实体的来源、分类和用上位概念表示的关系，用于溯源实体与子领域图谱和实体类之间的继承关系；所述模板进一步包括版本、实体类、属性以及对属性值的限制，进一步包括关系的domain和range，以表明继承关系的方向。
3.根据权利要求1所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，所述本体表格的提取包括四个功能函数：
4.根据权利要求1所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，所述对大语言模型进行微调进一步包括以下处理：
5.根据权利要求4所述的一种面向法律领域的联邦式知识图谱自动化构建方法，其特征在于，其中，所述大语言模型验证即使用一部分未参与微调的实例数据测试微调后...
【专利技术属性】
技术研发人员：付子珩，梁鸿翔，杨斌，赵晓海，
申请(专利权)人：北京北大英华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。