刑事法律知识图谱构建技术研究

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随着我国司法建设不断完善,互联网上涌现出大量的(半结构和非结构化)司法大数据,例如,在刑事领域,除了与法律相关的百科知识之外,还有我国的刑法、司法解释和裁判文书等。如何充分利用这些司法大数据,促进司法公开、公正与高效,具有重要研究价值。知识图谱不仅利用节点和边将不同种类的知识关联起来,形成一个庞大的知识体系供用户查询,而且知识图谱本身还具有一定的推理功能,能够在原来知识的基础上推理出新的知识。因此本文基于刑事领域的司法数据,研究刑事法律知识图谱构建技术,以辅助用户做出合理决策。刑事法律知识图谱构建技术研究工作包含以下几个部分:(1)刑事裁判文书命名实体识别。为了提升裁判文书中复杂实体的识别效果,提出了一种基于BERT和联合学习的命名实体识别方法(JLB-BiLSTM-CRF)。该方法首先利用BERT对输入字符序列进行编码以增强词向量的表征能力,然后使用BiLSTM建模长文本信息,并将命名实体识别任务和中文分词任务进行联合训练以提升实体的边界识别率。实验结果表明,JLB-BiLSTM-CRF在测试集上的F1值达到了94.65%,验证了JLB-BiLSTM-CRF在裁判文书命名实体识别任务上的有效性。(2)刑事裁判文书关系抽取。为了提升裁判文书中关系抽取的效率,提出了一种基于BERT的文档级别的中文关系抽取方法(MCR-BERT)。该方法利用改进后的BERT模型仅对输入文档进行一次编码,并结合与目标实体对相关的上下文信息来确定关系的分类。实验结果表明,MCR-BERT在取得一个较好的关系分类结果的同时能有效缩短模型的训练时长。(3)刑事法律知识图谱构建。为了将多种司法数据整合起来以扩充法律知识图谱的用途,首先通过分析四种司法数据的特征来构建规则模板以抽取出结构化知识,然后利用基于Word2vec余弦相似度计算的方法对表达方式多样的实体进行对齐以消除知识冗余,其次利用Protege和Jena推理机进行刑事法律知识图谱的本体构建与推理以产生新的三元组,最后将这些三元组存储到Neo4j图数据库中并进行可视化展示。构建完成的刑事法律知识图谱共包含55390个实体和176292条关系。
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