CN113589957A - 一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统，所述方法为：获取页面输入框中已输入的文字信息，并对文字信息进行分类，判断所属的类别；根据文字信息的类别，从后台知识库的词库中查询相似大于预设值的词语；展示相似度最高的前几条词语，选择相应的词语，插入至页面输入框。本发明解决了现有法律法规专业名词输入耗费时间多、准确度低的问题。

Description

一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统
技术领域
本发明涉及智能输入法技术领域，具体涉及一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统。
背景技术
目前，终端通常采用各种各样的输入法来辅助用户输入，利用输入法来提高用户输入的效率在很大程度上取决于输入法的智能联想功能。现有输入法只能根据用户之前输入的历史记录、输入习惯等来为用户提供智能联想词汇以提示用户输入。然而，根据终端所处的不同场景，用户可能需要输入的词汇种类也各不相同，现有的输入法中只能根据历史记录、输入习惯等为用户提供相对固定的智能联想词汇，而无法为用户根据不同场景推荐准确的联想词汇，从而无法提高用户利用输入法中的联想词汇进行输入的效率。
并且针对法律行业，专业法律词语较多，在进行法律文书的撰写过程中，输入相关的专业法律词语需要花费较多时间，无法根据历史法律文书、文件、现有法规信息，进行联想输入，导致工作效率低。
发明内容
为此，本发明提供一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统，以解决现有法律法规专业名词输入耗费时间多、准确度低的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
根据本发明的第一方面，公开了一种快速输入法律法规专业词语的方法，所述方法为：
获取页面输入框中已输入的文字信息，并对文字信息进行分类，判断所属的类别；
根据文字信息的类别，从后台知识库的词库中查询相似度大于预设值的词语；
展示相似度最高的前几条词语，选择相应的词语，插入至页面输入框。
进一步地，所述获取页面输入框中已输入文字信息步骤中，主动获取用户输入的文字，匹配文字信息的类别，确定所属的词库。
进一步地，所述确定所属的词库后，遍历词库中的所有词语，每个词语具有自己的特征信息，计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度。
进一步地，所述计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度后，将相似度大于预设值的词语挑出，并对相似度进行排序，从高至低依次排列。
进一步地，所述计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度的方法为：
将输入的文字信息与词库中的词语分别输入至BERT模型中；
BERT模型输出字向量到池化层；
池化层将字向量池化成句向量表示；
计算两个句向量余弦相似度值。
进一步地，所述词库中的词语进行相似度排序后，展示相似度最高的几条词语，用户选择需要输入的词语，插入至页面输入框，实现快速输入法律法规专业词语。
根据本发明的第二方面，公开了一种快速输入法律法规专业词语的系统，所述系统包括：
内容获取模块、类别区分模块、相似度比对模块、展示模块和选择模块；
所述内容获取模块获取用户在输入框内输入的文字信息；
所述类别区分模块针对输入的文字信息判断类别，匹配相应的词库；
所述相似度比对模块将输入的文字信息与词库中的词语进行相似度比对；
所述展示模块将相似度大于预设值的词语进行展示，并按照相似度从高至低的顺序进行排列，显示前几条词语；
所述选择模块选择相应的词语，插入至页面输入框。
进一步地，所述相似度比对模块将输入的文字信息和词库中的词语即分别输入至BERT模型，BERT输出字向量到池化层，池化层将字向量池化成句向量，计算两个句向量余弦相似度值。
进一步地，所述展示模块为手机、平板电脑、台式电脑终端，展示相似度前几位的词语。
本发明具有如下优点：
本发明公开了一种快速输入法律法规专业词语的方法及系统，根据输入的文字信息，判断其类别，从词库中挑选相似度大于80％的前五个词语，选择需要的词语，实现法律法规专业词语的快速输入，提升准确度和工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例提供的一种快速输入法律法规专业词语的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度方法的流程图；
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。
实施例1
本实施例公开了一种快速输入法律法规专业词语的方法，所述方法为：
获取页面输入框中已输入的文字信息，并对文字信息进行分类，判断所属的类别；
根据文字信息的类别，从后台知识库的词库中查询相似度80％以上的词语；
展示相似度最高的前五条词语，选择相应的词语，插入至页面输入框。
获取页面输入框中已输入文字信息步骤中，主动获取用户输入的文字，匹配文字信息的类别，确定所属的词库。例如输入的文字信息为“治安”，则会判断“治安”一词属于法律条款的词库。
确定所属的词库后，遍历词库中的所有词语，每个词语具有自己的特征信息，计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度，计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度后，将相似度大于80％的词语挑出，并对相似度进行排序，从高至低依次排列。词库中的词语进行相似度排序后，展示相似度最高的五条词语，用户选择需要输入的词语，插入至页面输入框，实现快速输入法律法规专业词语。
本实施例中法律条款词库中相似度排序前五个依次为“管理处罚法”、“条例”、“拘留”、“大队”、“员”，实际需要输入“治安管理处罚法”，则选择相似度最高的“管理处罚法”，则完成了“治安管理处罚法”的快速输入。
计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度的方法为：
将输入的文字信息与词库中的词语分别输入至BERT模型中；BERT：BidirectionalEncoder Representations from Transformer，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务，Sentence-BERT：是基于预训练过的BERT的孪生网络，能够获得在语义上有足够意义的篇章向量；
BERT模型输出字向量到池化层；池化也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。
池化层将字向量池化成句向量表示；句向量能够将输入的句子映射成一个固定维度的向量，用来表示这个句子的语义特征，可用于文本聚类、文本相似度、文本分类等任务，能够显著提高它们的效果；
计算两个句向量余弦相似度值，余弦相似度又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估两者的相似度。
本实施例公开的除了快速输入法律法规专业词语的方法，除了能够应用于法律法规行业，在机械制造、环境保护等多个领域均能应用。
实施例2
本实施例公开了一种快速输入法律法规专业词语的系统，所述系统包括：
内容获取模块、类别区分模块、相似度比对模块、展示模块和选择模块；
所述内容获取模块获取用户在输入框内输入的文字信息；
所述类别区分模块针对输入的文字信息判断类别，匹配相应的词库；
所述相似度比对模块将输入的文字信息与词库中的词语进行相似度比对；
所述展示模块将相似度大于80％的词语进行展示，并按照相似度从高至低的顺序进行排列，显示前五条词语；
所述选择模块选择相应的词语，插入至页面输入框。
相似度比对模块将输入的文字信息和词库中的词语即分别输入至BERT模型，BERT输出字向量到池化层，池化层将字向量池化成句向量，计算两个句向量余弦相似度值。
展示模块为手机、平板电脑、台式电脑终端，展示相似度前五位的词语，便于用户快速选择想要输入的词语。
本实施例公开的一种快速输入法律法规专业词语的系统，根据输入的文字信息，判断其类别，从词库中挑选相似度大于80％的前五个词语，选择需要的词语，实现法律法规专业词语的快速输入，提升准确度和工作效率。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (9)

1.一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述方法为：
获取页面输入框中已输入的文字信息，并对文字信息进行分类，判断所属的类别；
根据文字信息的类别，从后台知识库的词库中查询相似度大于预设值的词语；
展示相似度最高的前几条词语，选择相应的词语，插入至页面输入框。
2.如权利要求1所述的一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述获取页面输入框中已输入文字信息步骤中，主动获取用户输入的文字，匹配文字信息的类别，确定所属的词库。
3.如权利要求2所述的一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述确定所属的词库后，遍历词库中的所有词语，每个词语具有自己的特征信息，计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度。
4.如权利要求3所述的一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度后，将相似度大于预设值的词语挑出，并对相似度进行排序，从高至低依次排列。
5.如权利要求3所述的一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述计算词库中的词语与输入框中的文字信息的相似度的方法为：
将输入的文字信息与词库中的词语分别输入至BERT模型中；
BERT模型输出字向量到池化层；
池化层将字向量池化成句向量表示；
计算两个句向量余弦相似度值。
6.如权利要求4所述的一种快速输入法律法规专业词语的方法，其特征在于，所述词库中的词语进行相似度排序后，展示相似度最高的几条词语，用户选择需要输入的词语，插入至页面输入框，实现快速输入法律法规专业词语。
7.一种快速输入法律法规专业词语的系统，其特征在于，所述系统包括：
内容获取模块、类别区分模块、相似度比对模块、展示模块和选择模块；
所述内容获取模块获取用户在输入框内输入的文字信息；
所述类别区分模块针对输入的文字信息判断类别，匹配相应的词库；
所述相似度比对模块将输入的文字信息与词库中的词语进行相似度比对；
所述展示模块将相似度大于预设值的词语进行展示，并按照相似度从高至低的顺序进行排列，显示前几条词语；
所述选择模块选择相应的词语，插入至页面输入框。
8.如权利要求7所述的一种快速输入法律法规专业词语的系统，其特征在于，所述相似度比对模块将输入的文字信息和词库中的词语即分别输入至BERT模型，BERT输出字向量到池化层，池化层将字向量池化成句向量，计算两个句向量余弦相似度值。
9.如权利要求7所述的一种快速输入法律法规专业词语的系统，其特征在于，所述展示模块为手机、平板电脑、台式电脑终端，展示相似度前几位的词语。
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