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龙图腾网恭喜广州泰司贝网络科技有限公司申请的专利一种基于智能交互的法律信息释义优化系统及方法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：CN119358549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411403032.6，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于智能交互的法律信息释义优化系统及方法是由李绍川;邵帅铖设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能交互的法律信息释义优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能交互的法律信息释义优化系统及方法，涉及文本分析技术领域，对法律条款中的条款要素进行标记，获取同一法律条款与若干法律文本的匹配记录，在法律文本中对法律条款中条款要素对应的文本特征词进行标记，汇集法律条款中条款要素的语料库，按照法律条款中条款要素的排列顺序，将法律条款匹配的法律文本中的文本特征词组成文本特征词序列，汇集文本特征词序列中文本特征词的关联度，得到法律条款中条款要素的逻辑序列，获取目标条款中的条款要素，匹配各个条款要素对应的文本特征词，当关联度与目标条款的逻辑序列对应的条款要素的关联度差异最小时，将条款要素与文本特征词组成特征关系对。

本发明授权一种基于智能交互的法律信息释义优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能交互的法律信息释义优化方法，其特征在于：方法包括以下步骤：步骤S100：整理所有历史法律文本的法律条款匹配记录，通过深度学习算法，搭建法律文本与法律条款的匹配模型；步骤S200：对法律条款中的条款要素进行标记，获取同一法律条款与若干法律文本的匹配记录，在法律文本中对法律条款中条款要素对应的文本特征词进行标记，汇集所述同一法律条款中条款要素的语料库；步骤S300：按照法律条款中条款要素的排列顺序，将法律条款匹配的法律文本中的文本特征词组成文本特征词序列，汇集文本特征词序列中文本特征词的关联度，得到法律条款中条款要素的逻辑序列；步骤S400：将用户输入大语言模型的一段法律文本设为目标文本，通过大语言模型得到目标文本的文本标题，从目标文本中获取与文本标题中的标题特征词存在语义关联的词语，将所述词语记为相关词；步骤S500：用户对所述文本标题进行调整，对调整后文本标题与目标文本中的相关词进行获取，根据调整前后相关词的差异生成调整提示词；步骤S500包括：步骤S501：获取大语言模型输出的文本标题，当用户对所述文本标题中某一词语进行修改后记为目标修改记录，其中，所述某一词语记为第一目标词，在用户修改后，替换所述某一词语的词语记为第二目标词；步骤S502：从目标文本中，汇集第一目标词的相关词组成第一词语集合，记为E1，获取E1中各个相关词与第一目标词的语义关联度，汇集第二目标词的相关词组成第二词语集合，记为E2，获取E2中各个相关词与第二目标词的语义关联度；步骤S503：获取词语参考集合E0，E0＝E1∪E2，在E0中获取任意词语w，将w与第一目标词的语义关联度记为αw，w与第二目标词的语义关联度记为βw，设置强化词集合H1和弱化词集合H2；当βw＞αw时，将w记入强化词集合H1，当αw＞βw时，将w记入弱化词集合H2；步骤S504：根据强化词集合H1中的词语生成强化提示词，根据弱化词集合H2中的词语生成弱化提示词，所述调整提示词包括强化提示词和弱化提示词；步骤S600：向大语言模型输入目标文本和调整提示词，得到目标文本的摘要信息，通过法律文本与法律条款的匹配模型，将目标文本匹配的法律条款设为目标条款；步骤S700：获取目标条款中的条款要素，根据条款要素的语料库，在摘要信息中匹配各个条款要素对应的文本特征词，获取目标条款的逻辑序列，按照逻辑序列顺序计算条款要素对应文本特征词间的关联度，当所述关联度与目标条款的逻辑序列对应的条款要素的关联度差异最小时，将条款要素与文本特征词组成特征关系对；步骤S800：汇集所有特征关系对，通过特征关系对中的文本特征词对目标条款中的条款要素进行注释。

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