申请/专利权人：成都华律网络服务有限公司

申请日：2019-11-13

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN110851584B

主分类号：G06F16/335

分类号：G06F16/335;G06F16/35;G06F16/31;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.15#授权;2020.03.24#实质审查的生效;2020.02.28#公开

摘要：本发明公开了一种法律条文精准推荐系统，包括：输入模块、数据处理模块、训练模块、法条生成模块、搜索模块和输出模块；输入模块用于输入法律条文数据和咨询问题数据；数据处理模块用于将接收到的数据内容进行分类；训练模块用于对数据进行训练并建立法条生成式模型；法条生成模块用使用训练完成的模型生成法律条文；搜索模块使用生成的法条匹配精准的法律条文；输出模块用于输出结果；本发明通过Transformer提取数据特征并建模训练以及集束搜索BeamSearch算法，使法条数据可以针对咨询问题而快速精准的生成；再通过ElasticSearch快速的匹配精准的法律条文数据，使用户可以直观的查看法律咨询问题对应的相关法条内容，有效提高律师工作效率。

主权项：1.一种法律条文精准推荐系统，其特征在于，包括：输入模块1、数据处理模块2、训练模块3、法条生成模块4、搜索模块5和输出模块6；所述输入模块1、数据处理模块2、训练模块3、法条生成模块4、搜索模块5和输出模块6依次连接；输入模块1用于输入法律条文数据和咨询问题数据；数据处理模块2用于将接收到的数据内容按照类型进行分类，分为法律条文类型和咨询问题类型；训练模块3用于对数据进行训练并建立法条生成式模型；法条生成模块4用于根据训练完成的模型生成至少一条法律条文；搜索模块5用于检索法律条文；输出模块6用于输出检索结果；所述法条生成模块4是通过集束搜索算法生成法条，集束搜索算法是一种启发式图搜索算法，用于在图或树中搜索有限集合中的最优扩展节点；所述集束搜索算法具体为：设置集束搜索算法BeamSize为k；使用训练收敛的生成模型根据源语言句子的编码信息c和初始目标序列的编码信息输出第i个目标序列单词Ui在目标语言词向量空间上的概率分布和i时刻的隐层状态Zi；取概率最大的k个词作添加到目标序列中，并作为循环输入的一部分；对k个词分别重复上述步骤，对整体结果集再取概率最大的k个词添加到目标序列；重复步骤，直到获得句子结束标记e或超过句子的最大生成长度为止；所述搜索模块5主要依托ElasticSearch来实现；所述ElasticSearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎；搜索步骤为：将法条生成模块输出的法条输入到ElasticSearch数据库中；ElasticSearch负责使用分词控制器去将输入的语句进行分词；然后在预先建立好的准确法律条文的倒排索引中查找分词后的词语，并根据词语再法条库中出现的频率和文档频率进行加权，再使用BM25算法根据权重将结果排名、打分，再将最相似结果返回；若所述法条生成模块4生成多条法律条文，则迭代使用所述搜索模块5分别进行搜索，以形成多条相关法律条文。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都华律网络服务有限公司 一种法律条文精准推荐系统和方法

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