【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向司法领域的多跳问答方法，属于问答。
技术介绍
1、最近几年人工智能迅猛发展，人工智能技术日新月异。在如今的大数据时代，互联网上每天会产生海量的数据，这为人工智能的发展提供了优越的条件，从而诞生出很多优秀的例如chat-gpt、yolo等人工智能技术。人工智能技术不断地从理论探索发展成现实落地，各行各业都在引进人工智能技术。在医疗领域，人工智能参与医生的辅助问诊，减少医生的工作量，提高医生的容错率；在娱乐领域中，人工智能操作的人物角色能够极大锻炼玩家的操作和意识；在生活中，人工智能帮助人们回答问题、查阅资料、消遣娱乐。人工智能的发展极大推进了当今社会的科技进步，便利了生活中的衣食住行。
2、首先，人工智能可以对大量的法律文书和案例进行分析，帮助律师查找相关的法律法规和相关判例，并进行详细分析。与此同时，人工智能在分析案例和文书时，可以对案件的元素进行分析，预测案件结果并对案件进行风险评估，帮助律师和法官更好的理解案件的潜在发展。其次，人工智能可以生成合同和法律文书，从而减少繁琐的文书工作，解放劳动力，让司...
【技术保护点】
1.一种面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，所述步骤1中，采用在大规模司法语料库中训练好的ELECTRA模型作为预训练语言模型，将法律文本编码成机器可识别的向量表示，ELECTRA模型将输入的法律文本句子序列的每个字编码为向量表示，编码过程考虑到法律文本句子序列中上下文的语义关系，将编码过程其简化为：
3.根据权利要求1所述的面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，所述步骤2中，采用图注意力Transformer模型对多粒度图建模，首先使用图注意力机制对多粒度图
<...【技术特征摘要】
1.一种面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，所述步骤1中，采用在大规模司法语料库中训练好的electra模型作为预训练语言模型，将法律文本编码成机器可识别的向量表示，electra模型将输入的法律文本句子序列的每个字编码为向量表示，编码过程考虑到法律文本句子序列中上下文的语义关系，将编码过程其简化为：
3.根据权利要求1所述的面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，所述步骤2中，采用图注意力transformer模型对多粒度图建模，首先使用图注意力机制对多粒度图进行建模：
4.根据权利要求1所述的面向司法领域的多跳问答方法，其特征在于，所述步骤3中，采用图注意力transformer模型，对文本信息进行增强；对于给定问题文本和法律文本，通过使用交叉注意力机制，将法律文本作为查询向量，问题文本作为键值向量，计算交叉注意力分数：
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