[发明专利]基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置

说明书

本发明提供一种基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置，该方法包括：获取完整的事件链结构；根据完整的事件链结构，分析各个事件节点的法律信息和法律概念，得到各个事件节点对应的文本答案；将每个当前事件节点信息与下一个事件节点信息相结合，确定结合后的文本答案；将结合后的文本答案、每个事件节点相关的法律概念和相关问题发送至用户。本发明根据完整的事件链结构对各个节点的法律信息和法律概念进行解析，并与下一个事件节点信息相结合得到文本答案，能够达到更深层次的自然语言理解，得到的法律概念和相关问题更贴近用户意图，具备更智能的理解能力和推理能力。

技术领域

本发明涉及自然语言理解领域，尤其涉及一种基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置。

背景技术

目前，在自然语言理解领域，对自然语言描述的事件信息的识别或分类常见方法是在句子级别标注事件分类，然后通过神经网络训练分类器，或通过目标语句中的触发词和触发词的上下文词语确定目标事件的类型，进行事件识别，进而获取整个事件链结构主体，理解用户文本和语义。但是由于现有技术具有信息认知不够充分、结论不够准确、无法获取语义转折变化的过程信息的缺点，导致用户询问各个事件节点后获得的推送答案和识别文本内相关法律概念的解释均出现不准确或体验较差的情况。

现有技术具有以下缺点：

1、信息认知不够充分。句子级别的事件分类任务，或者基于事件触发词的事件分类任务中，假设在其正确识别分类的情况下，也只是发现了描述信息中的核心事件或某个关键事件的信息，而自然语言描述过程中完全有可能涉及多个事件，以及事件的转变过程。比如“今天朋友过生日去喝酒，喝完酒开车撞伤一个人，然后逃逸了”一句，描述的是喝酒-酒驾-肇事逃逸的整个过程，如果基于事件触发词识别，或事件分类任务识别，无论识别到的是酒驾，还是肇事逃逸，在法律垂直领域内是不足以准确界定原语句描述的问题的。因为酒驾和肇事逃逸在法律上都是违法行为，是分别具有责任和惩罚必要的，这时候如果只识别到其中一个，显然是无法准确理解语义的。必须识别到酒驾，逃逸这两个事件，并形成一条关于酒驾后逃逸的事件链，才是对信息的充分识别，有助于下游更高级任务的进行。

2、结论不够准确。在句子级别发现事件信息，以及事件相关各要素信息的任务目标，在逻辑性比较复杂的场景是不足以支撑的，尤其是当存在事件状态变化，长文本长距离事件描述和转折过程时，可能涉及到的事件转变关系，事件结构状态变化等问题，如果只是对核心事件进行识别或分类，即使识别任务没有错，结论也不一定是正确的结论。

3、无法获取语义转折变化的过程信息。现有技术对事件的识别停留在一个结论性的目标，对于过程性的目标关注不够，而自然语言表达的语义信息不仅仅是一个结论性的事件可以代表，往往还依赖于事件的发展、状态、逻辑转折等等。

发明内容

为了解决致用户询问各个事件节点后获得的推送答案和识别文本内相关法律概念的解释均出现不准确或体验较差的问题，本发明提供一种基于事件链结构对法律信息进行分析的方法和装置。

第一方面，本发明提供一种基于事件链结构对法律信息进行分析的方法，该方法包括：

获取完整的事件链结构；

根据完整的事件链结构，分析各个事件节点的法律信息和法律概念，得到各个事件节点对应的文本答案；

将每个当前事件节点信息与下一个事件节点信息相结合，确定结合后的文本答案；

将结合后的文本答案、每个事件节点相关的法律概念和相关问题发送至用户。

进一步地，获取完整的事件链结构包括：

获取待识别语义数据；

将待识别语义数据输入至预设事件链结构识别模型中，得到模型识别结果；预设事件链结构识别模型采用包括事件数据、事件状态数据、事件关系数据及语义角色数据的训练集训练而成；