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龙图腾网获悉中国司法大数据研究院有限公司申请的专利一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120632121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510764240.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统是由王鹏达;崔甲蓉;赵欣欣;祁文君;宋博设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统。方法包括利用命名实体识别和关系抽取工具对司法案例文本数据进行关键信息提取，得到法律事实案例子图和法律问题案例子图；通过基于拓扑增强的方法，增强法律事实案件子图与法律问题案例子图的结构信息；利用预训练语言模型编码案件文本信息和结构信息；基于多层次损失函数体系，综合跨子图对比损失与结构一致性损失指导模型训练；利用图神经网络模型，引入全局注意力机制对律事实案例子图和法律问题案例子图进行特征提取与聚合；该模型利用图学习算法、语言模型技术以及对比学习等方法，有效地将法律文档中的复杂关系结构进行编码，从而实现对相关案例的准确匹配与检索。

本发明授权一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的司法信息检索方法，其特征在于，包括： 获取司法案例文本数据； 利用命名实体识别和关系抽取工具对司法案例文本数据进行关键信息提取，得到法律事实案例子图和法律问题案例子图；其中，通过基于拓扑增强的方法，增强法律事实案件子图与法律问题案例子图的结构信息；基于多层次损失函数体系，综合跨子图对比损失与结构一致性损失指导模型训练；其中，设计跨子图对比损失函数，识别法律事实与法律问题之间的隐含关联，表示为： ， 其中，和为训练样本案件的事实子图和问题子图的嵌入，为温度系数，控制相似案例的区分度，代表第j个训练样本问题子图的嵌入，N代表训练批次中的样本案件总数； 引入全局注意力机制对律事实案例子图和法律问题案例子图进行特征提取与聚合，得到图嵌入向量； 将图嵌入向量通过读出函数进行汇总得到最终嵌入向量； 通过计算查询案件嵌入向量与样本案件嵌入向量之间的余弦相似度，对所有案件进行相似性度量与排序； 所述基于多层次损失函数体系，综合跨子图对比损失与结构一致性损失指导模型训练，包括设置跨子图对比损失函数，识别法律事实与法律问题之间的隐含关联，同时设置结构一致性损失函数，通过动态调整节点连接权重，使相似案件内容匹配，在法律关系网络的结构形态上保持趋同，表示为： ， 其中，和代表动态权重，代表Jensen-Shannon散度，衡量当前案件事实结构与同类典型结构的分布差异，和分别代表训练样本的案件事实子图和问题子图的邻接矩阵，和分别代表案件事实子图和问题子图的结构原型邻接矩阵；结合跨子图对比损失与结构一致性损失，形成多层级损失函数

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