CN111241299A - 一种法律咨询的知识图谱自动构建方法及其检索系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种法律咨询的知识图谱自动构建方法；本发明还公开了一种法律咨询的知识图谱检索系统，由问题知识库构建模块、数据预处理模块、知识获取模块、schema编辑模块、图谱检索模块、动态更新模块组成；本发明的有益效果是：为用户咨询提供法律依据、提高效率，有助于提高用户的体验，并在一定程度上提升普法力度，促进法制化建设；通过设计的匹配模块，提取的数据与数据库中的数据进行匹配，有助于找到相匹配的数据，提高了检索的效率。
Description
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种法律咨询的知识图谱自动构建方法还涉及一种法律咨询的知识图谱检索系统。
背景技术
知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
近年来，知识图谱发展迅猛，在如商品推荐、商业智能、决策支持等领域发挥着重要作用。作为一种描述自然知识和社会知识的重要载体，知识图谱最直接和最重要的任务是满足用户的精确信息需求，提供个性化知识服务。其中，致力于回答各种类型问题的问答和对话系统是最典型的任务之一。
然而在法律咨询行业，知识图谱技术尚未得到较成功的应用。在法律领域，由于其高度的专业性、知识性和强逻辑性，业内对于面向咨询领域的知识图谱构建工作并未取得明显突破。且现有面向法律咨询领域的知识图谱并没有一个统一规范的构建流程和体系，缺乏自动化的工具。
为了提高用户的体验，为用户咨询提供法律依据、提高效率，并在一定程度上提升普法力度，促进法制化建设，为此我们提出一种法律咨询的知识图谱自动构建方法及其检索系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种法律咨询的知识图谱自动构建方法及其检索系统，提高用户的体验，为用户咨询提供法律依据、提高效率，并在一定程度上提升普法力度，促进法制化建设。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种法律咨询的知识图谱自动构建方法，所述构建方法如下：
步骤一：定制数据采集：针对网上公开的法律咨询数据，将其附有的问题类型、依据法条在不违反数据协议的情况下自动化采集；
步骤二：数据存储：将采集到的数据以<问题，问题类型，依据法条>的形式存储在数据库中。
作为本发明的一种优选的技术方案，知识图谱中的相邻知识点之间以树型图进行展示。
本发明还公开了一种法律咨询的知识图谱检索系统，由问题知识库构建模块、数据预处理模块、知识获取模块、schema编辑模块、图谱检索模块、动态更新模块组成，其中，
问题知识库构建模块用于法律咨询问题的构建；
数据预处理模块用于对问题知识库进行预处理；
知识获取模块用于对数据中包含的知识进行获取；
schema编辑模块用于对知识体系进行定制；
图谱检索模块用于对相关知识进行检索查询；
动态更新模块用于对检索中未涉及的知识点进行更新。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述问题知识库构建模块基于网络上公开的相关法律咨询问题来构建问题知识库。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述数据预处理模块用于对问题知识库中的数据去除停用词以及其他噪音词。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述知识获取模块利用自然语言处理技术进行知识抽取，进而得到实体、关系相关知识点。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述schema编辑模块基于获取到的知识来设计实体簇类型及其关系定义。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述图谱检索模块基于构建的知识图谱来提供实体知识检索以及实体属性检索。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述动态更新模块针对检索结果为空的实体知识点进行动态更新。
作为本发明的一种优选的技术方案，还包括匹配模块，该模块用于对提取的数据与数据库中的数据进行匹配。
所述问题知识库构建模块主要包括以下步骤：
步骤一：收集网络上公开的法律咨询数据，并将其附有的问题类型、依据法条保存下来；
步骤二：将收集到的数据以<问题，问题类型，依据法条>这种形式存储到数据库中。
所述数据预处理模块主要包括以下步骤：
步骤一：针对问题知识库中的问题进行去重处理，并进一步对其去除停用词；
步骤二：针对问题知识库中的问题类型、依据法条去除噪音词，形成指定的纯文本格式；
步骤三：将预处理后的数据重新保存至数据库中。
所述知识获取模块主要包括以下步骤：
步骤一：领域词挖掘；
步骤二：概念/实体提取；
步骤三：关系/属性抽取。
所述schema编辑模块主要包括以下步骤：
步骤一：针对获取到的知识进行人工校验；
步骤二：针对知识体系进行设计加工；
步骤三：完成实体级知识的录入。
所述图谱检索模块主要包括以下步骤：
步骤一：实体知识检索；
步骤二：实体属性检索。
所述图谱动态更新模块主要包括以下步骤：
步骤一：模型识别，针对动态收集产生的数据识别出相应的知识点；
步骤二：进入schema编辑模块完成知识录入；
步骤三：针对图谱检索中检索结果为空的实体知识，同样进入schema编辑模块进行处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)为用户咨询提供法律依据、提高效率，有助于提高用户的体验，并在一定程度上提升普法力度，促进法制化建设；
(2)通过设计的匹配模块，提取的数据与数据库中的数据进行匹配，有助于找到相匹配的数据，提高了检索的效率。
附图说明
图1为本发明的整体架构结构示意图；
图2为本发明的知识获取模块的细节架构结构示意图；
图3为本发明的schema编辑模块的细节架构结构示意图；
图4为本发明的图谱检索模块的细节架构结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1、图2、图3和图4，本发明提供一种技术方案：一种法律咨询的知识图谱自动构建方法，包括如下步骤：
步骤一：定制数据采集：针对网上公开的法律咨询数据，将其附有的问题类型、依据法条在不违反数据协议的情况下自动化采集；
步骤二：数据存储：将采集到的数据以<问题，问题类型，依据法条>的形式存储在数据库中。
本实施例中，优选的，知识图谱中的相邻知识点之间以树型图进行展示。
一种法律咨询的知识图谱检索系统，由问题知识库构建模块、数据预处理模块、知识获取模块、schema编辑模块、图谱检索模块、动态更新模块组成，其中，
问题知识库构建模块用于法律咨询问题的构建；
数据预处理模块用于对问题知识库进行预处理；
知识获取模块用于对数据中包含的知识进行获取；
schema编辑模块用于对知识体系进行定制；
图谱检索模块用于对相关知识进行检索查询；
动态更新模块用于对检索中未涉及的知识点进行更新。
本实施例中，优选的，问题知识库构建模块基于网络上公开的相关法律咨询问题来构建问题知识库。
本实施例中，优选的，数据预处理模块用于对问题知识库中的数据去除停用词以及其他噪音词。
本实施例中，优选的，知识获取模块利用自然语言处理技术进行知识抽取，进而得到实体、关系相关知识点。
本实施例中，优选的，schema编辑模块基于获取到的知识来设计实体簇类型及其关系定义。
本实施例中，优选的，图谱检索模块基于构建的知识图谱来提供实体知识检索以及实体属性检索。
本实施例中，优选的，动态更新模块针对检索结果为空的实体知识点进行动态更新。
本实施例中，优选的，还包括匹配模块，该模块用于对提取的数据与数据库中的数据进行匹配，有助于找到相匹配的数据，提高了检索的效率。
问题知识库构建模块，包括如下步骤：
步骤一：定制数据采集：针对网上公开的法律咨询数据，在不违反数据协议的情况下自动化采集数据；
步骤2：数据存储：将采集到的数据以<问题，问题类型，依据法条>这种形式存储在数据库中；例如咨询问题“代位继承的范围”，其问题类型是“继承”，依据法条是“《继承法》第十一条”，以<代位继承的范围，继承，《继承法》第十一条>形式存储。
数据预处理模块，包括如下步骤：
步骤一：去重：针对采集到的数据中重复的咨询问题进行筛选，去除重复的咨询问题；
步骤二：去停用词：法律领域的语义表达需要严谨且精炼的词语表示，而在停用词的存在会对语义表达造成影响，这里将其进行去除，例如咨询问题“老公经常家暴，我想起诉离婚”，这里将其中的“经常”、“我想”这两个词去除，原咨询问题变成“老公家暴，起诉离婚”并不会影响原句的语义表达，且使得问题所包含的知识点更为严谨、精炼；
步骤三：去噪：针对咨询问题中存在的错别字、多余标点特殊字符进行处理。
数据处理好之后进入知识获取模块，包括以下步骤：
步骤一：领域词挖掘。
在该步骤中首先针对现有语料利用N-gram进行分词，获得候选的短语集合；然后利用公开的法律领域大词典针对候选短语进行筛选以初步获得有效的领域短语；其次将领域短语的频率特征以及字向量特征、词向量特征结合输入到随机森林分类器中以进一步筛选出更有效的领域短词；
步骤二：概念/实体提取：基于挖掘到的领域词，使用BERT+BiLSTM+CRF对语料进行处理，识别出每个咨询问题对应的实体词集合；
步骤三：关系/属性提取：在该步骤中首先针对现有语料利用启发式规则获取现存关系模式，而后基于这些关系模式利用BERT进行关系/属性抽取。
产生了实体以及关系/属性知识后，则会进入schema编辑模块，包括以下步骤：
步骤一：人工校验：针对产生的实体人工进行质量审核，对于不符合法律术语表达的实体进行改写或删除；
步骤二：知识体系设计加工：针对实体设计实体簇类型，以法律咨询中的婚姻家庭领域为例，最初可分为婚姻实体簇、家事实体簇、继承实体簇、目标实体簇、法条实体簇；
针对关系/属性级知识，同样以法律咨询中的婚姻家庭领域为例，其中存在很多复杂型问题，这种问题不能以<实体，关系，实体>这样的形式来表示，这里将其进一步细化成三种实体：情景实体簇、场景实体簇、要素实体簇，具体示例如表2所示；进一步地可将关系定义为18种关系逻辑：查定义、查范围、查处罚、查适用法律，具体示例如表3所示；实体簇示例如表1所示；
步骤三：知识录入：将通过知识获取得到的知识按照步骤二中设计好的体系自动录入到图数据库中，并将各实体簇中的实体导出到词库文件。
通过以上模块即可完成面向法律咨询领域的知识图谱构建工作，接下来将通过图谱检索模块提供该图谱的知识检索，如图4所示；该模块提供的实体知识检索方式如下：
根据用户输入的待查询实体词，首先利用关键词匹配进行实体对齐，快速匹配到词库中的某个实体项，然后根据实体项进行图查询，将关联项作为查询结果返回给用户；若查询结果为空则将其记录下来。
法律知识图谱构建好之后，通过图谱动态更新模块让其自动更新，包括以下步骤：
步骤一：模型识别：使用知识获取模块中的实体识别模型和关系抽取模型对增量产生的新的咨询数据识别实体和关系；
步骤二：知识识别：将模型识别的结果以及图谱检索中结果为空的记录输入到schema编辑模块中，若有效则将其对应的知识进行录入。
表1实体簇示例
| 实体簇类型 | 实体例子 |
| 婚姻实体簇 | 登记结婚、假离婚 |
| 家事实体簇 | 亲属、意定监护 |
| 继承实体簇 | 遗嘱继承、代位继承 |
| 场景实体簇 | 可撤销婚姻、包办婚姻 |
| 情景实体簇 | 离婚后、协议离婚时 |
| 要素实体簇 | 一方当事人死亡、婚内赠与 |
| 目标实体簇 | 管辖法院、特别规定 |
表2复杂类型实体簇示例
表3关系示例
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种法律咨询的知识图谱自动构建方法，其特征在于：所述构建方法如下：
步骤一：定制数据采集：针对网上公开的法律咨询数据，将其附有的问题类型、依据法条在不违反数据协议的情况下自动化采集；
步骤二：数据存储：将采集到的数据以<问题，问题类型，依据法条>的形式存储在数据库中。
2.根据权利要求1所述的一种法律咨询的知识图谱自动构建方法，其特征在于：知识图谱中的相邻知识点之间以树型图进行展示。
3.一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：由问题知识库构建模块、数据预处理模块、知识获取模块、schema编辑模块、图谱检索模块、动态更新模块组成，其中，
问题知识库构建模块用于法律咨询问题的构建；
数据预处理模块用于对问题知识库进行预处理；
知识获取模块用于对数据中包含的知识进行获取；
schema编辑模块用于对知识体系进行定制；
图谱检索模块用于对相关知识进行检索查询；
动态更新模块用于对检索中未涉及的知识点进行更新。
4.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述问题知识库构建模块基于网络上公开的相关法律咨询问题来构建问题知识库。
5.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述数据预处理模块用于对问题知识库中的数据去除停用词以及其他噪音词。
6.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述知识获取模块利用自然语言处理技术进行知识抽取，进而得到实体、关系相关知识点。
7.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述schema编辑模块基于获取到的知识来设计实体簇类型及其关系定义。
8.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述图谱检索模块基于构建的知识图谱来提供实体知识检索以及实体属性检索。
9.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：所述动态更新模块针对检索结果为空的实体知识点进行动态更新。
10.根据权利要求3所述的一种法律咨询的知识图谱检索系统，其特征在于：还包括匹配模块，该模块用于对提取的数据与数据库中的数据进行匹配。
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Application publication date: 20200605 |