[发明专利]法律三阶层论自动推理方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供一种法律三阶层论自动推理方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：基于多轮交互信息构建法律事件演化交互图谱；将所述法律事件演化交互图谱输入预训练推理模型，得到法律事件的推理结果；所述预训练推理模型是利用三阶层论对所述法律事件演化交互图谱中不同知识类型的命题表示进行结合后生成的命题概率化表示进行构建得到。由于预测的路径是基于法律三阶层论推理生成，该预测能够有充分的解释性，例如可以解释清楚要件合法性命题成立的情况以及支持它的概率大小，进而提供为法律决策提供预测和证据支撑。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种法律三阶层论自动推理方法、装置和电子设备。

背景技术

推理是自然语言处理领域非常重要且具有挑战性的任务，其目的是使用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断。机器推理需要启发式和策略，这通常由知识渊博的领域专家完成。这个过程就是机器推理对企业来说很难扩展的地方，因为这需要大量的专家人力来完成这个策略。

机器推理最适用于确定性场景。也就是说，确定某件事是否真实，或者是否会发生。机器推理(Machine Reasoning)在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上都有不错的应用。

对于特定领域的推理而言，需要要构建推理能力必须在特定的领域和特定的推理问题，且要形成技术和理论的实践合一。例如对于法律事件而言，不存在完备的知识库，任何专家的认知也可能存在偏差，而法律知识又是动态更新的，因此，难以获取到完备的信息。另外法律事件中除了数据例如支持率、胜败诉率等，还存在事件之间的逻辑，因此，单纯的利用数据采用机器推理对法律事件进行推理对难以实现完善的推理结果。

发明内容

为了解决现有技术中法律事件推理难以得到实现完善的推理结果，提供了一种法律三阶层论自动推理方法、装置和电子设备。

第一方面，本发明提供一种法律三阶层论自动推理方法，包括：基于多轮交互信息构建法律事件演化交互图谱；将所述法律事件演化交互图谱输入预训练推理模型，得到法律事件的推理结果；所述预训练推理模型是利用三阶层论对所述法律事件演化交互图谱中不同知识类型的命题表示进行结合后生成的命题概率化表示进行构建得到。

可选地，所述基于多轮交互信息构建事件演化交互图谱包括：获取法律事件图谱；基于多轮交互策略获取被交互对象描述的法律事件的第一要件和第一要件关系；利用所述第一要件和所述第一要件关系所述对所述法律事件图谱进行更新得到法律事件演化交互图谱。

可选地，基于多轮交互策略获取被交互对象描述的法律事件的第一要件和第一要件关系包括：理解被交互对象描述的法律事件，获取所述法律事件的领域、意图、事件和法律实体；基于所述法律事件的领域、意图、事件和法律实体提取所述第一要件和所述第一要件关系；基于所述法律事件生成反馈信息，所述反馈信息用于与所述被交互对象进行交互；重复执行步骤理解被交互对象描述的法律事件，获取所述法律事件的领域、意图、事件和法律实体；基于所述法律事件的领域、意图、事件和法律实体提取所述第一要件和所述第一要件关系；基于所述法律事件生成反馈信息所述法律事件演化交互图谱可表征法律事件的完整信息。

可选地，所述获取法律事件图谱包括：定义法律事件图谱；在法律事件图谱收集法律语料；基于所述法律语料在所述法律语料中抽取第二要件和第二要件关系。

根据第二方面，本发明实施例提供了一种法律三阶层论自动推理模型构建方法，包括：基于多轮交互信息构建法律事件演化交互图谱；基于所述法律事件演化交互图谱中知识类型利用与所述知识类型对应的推理表示框架对所述法律事件图谱进行法律命题表示；利用三阶层论将所述法律命题进行概率化表示，得到法律命题概率模型；基于所述法律命题概率模型构建推理模型。

可选地，所述推理表示框架包括：基于符号逻辑表示框架、基于统计规则表示框架和嵌入式向量表示框架中的至少之一。