一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法技术

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法，包括构建法律事件文本数据集；根据法律事件文本的词向量和语义依存图构建事件实例图；基于事件实例图训练扩散模型，并利用训练好的扩散模型生成事件发展模式图；获取用户输入的事件；将用户输入的事件作为条件扩散模型的输入，得到条件事件发展图；将条件事件发展图与事件实例图进行匹配，得到与用户输入的事件相匹配的判决结果预测和法律法规预测。该方法不仅构建了专属于法律领域的事件模式，还能够为用户返回不同事件发展下可能的判决结果和法律法规。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，特别是涉及一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的深入发展及其在司法领域的广泛应用，传统司法办案模式经历了显著的变革。人工智能通过大数据分析与机器学习技术，快速梳理海量判例法条，为法官提供精准的参考依据。这有助于减少因信息不对称导致的误判风险，增强案件审理过程中的辅助决策作用。其中，法律事件是司法裁判和法律规范适用的核心要素。法律事件的准确识别和分析对于确保司法公正和法律正确实施具有决定性影响。

2、现有公开号为cn114328661a的专利申请提供了一种事件处理、知识库处理方法，实现了利用知识库进行因果事件推理。但是，由于现有的法律事件检测和推理存在法律知识动态更新要求模型强适应力、民事案件复杂性导致事件模式构建困难、法律术语理解偏差及论元角色识别难以及长文本中事件链提取不完整等问题，使得现有的因果事件推理方法无法适用于司法领域，不仅技术实现困难，而且准确性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对当前法律事件检测和推理技术实现困难且准确性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

3.根据权利要求1所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

4.根据权利要求3所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤S23包括：

5.根据权利要求3所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤S24中对节点融合特征进行聚类时的损失函数的表达式为：

6.根据权利要求5所述的法律事理图谱构建和法律事...

【技术特征摘要】

1.一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤s1包括：

3.根据权利要求1所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤s23包括：

5.根据权利要求3所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述步骤s24中对节点融合特征进行聚类时的损失函数的表达式为：

6.根据权利要求5所述的法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述相...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩国胜，陈瑞，年银果，陈拉朵，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：