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申请/专利权人：北京航天长峰科技工业集团有限公司
申请日：2022-10-29
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117951191A
主分类号：G06F16/2458
分类号：G06F16/2458;G06F16/36;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/09;G06Q50/26;G06Q50/18
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.04.30#公开
摘要：本发明涉及一种基于知识图谱的大数据法律监督线索发现方法，采用自然语言处理方法对多源异构数据进行解析处理，实现检察机关法律监督结构化与非结构化业务数据的融合，从监督依据、监督规则、监督线索、监督场景等不同维度对实体要素进行抽象、归纳整理、定性分类、分级列项，建立要素实体、关系、属性之间的关联关系，形成大数据法律监督知识图谱；基于大数据法律监督知识图谱，构建大数据法律监督线索发现模型，采用深度神经网络算法对线索发现模型进行训练，以提高线索发现模型预警的准确率。
主权项：1.一种基于知识图谱的大数据法律监督线索发现方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，针对案件卷宗及裁判文书等相关文本资料，通过文本解析及语义分析方法进行解析与结构化处理，提取案件卷宗和文书等资料中的实体要素信息，用以支撑大数据法律监督知识图谱的构建；S2，针对监督场景、监督依据、数据属性、监督规则、监督线索等内容的监督实体进行抽象，并对其内在关联知识进行统一表征，建立要素实体、关系、属性之间的关联关系，形成大数据法律监督知识图谱；S3，构建基于知识图谱的大数据法律监督线索发现模型，对不同类型、不同罪名、不同案件的关键要素进行挖掘，并分析其与大数据法律监督线索发现模型关系，以发现深层次的监督线索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航天长峰科技工业集团有限公司 一种基于知识图谱的大数据法律监督线索发现方法
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