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申请/专利权人：广东司法警官职业学院
摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种法律文书信息抽取方法，包括以下步骤：S1：对法律文书中的文本进行去噪声预处理，包括删除页眉页脚、印章图像以及非文本装饰元素；S2：将预处理后的文本进行结构化分析，自动识别并分类文书的主要部分，如事实部分、理由部分和判决结果部分；S3：利用自然语言处理技术进行词性标注和语义角色标注，以提取句子中的主谓宾结构。通过自动化的文本预处理、结构化分析、实体和事件抽取等步骤，同时提高了处理大量数据的能力，以及利用自然语言处理技术和深度学习模型，提高了文本分析的精确度和准确性，同时应用图神经网络和基于图的推理算法，使得系统能够在复杂的知识图谱上执行逻辑推理。
主权项：1.一种法律文书信息抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对法律文书中的文本进行去噪声预处理，包括删除页眉页脚、印章图像以及非文本装饰元素；S2：将预处理后的文本进行结构化分析，自动识别并分类文书的主要部分，如事实部分、理由部分和判决结果部分；S3：利用自然语言处理技术进行词性标注和语义角色标注，以提取句子中的主谓宾结构；S4：基于深度学习的实体识别技术，从文书中自动识别并标记法律专有名词和人名、地名、日期实体；S5：使用专为法律领域定制的关系抽取模型，自动识别文书中实体之间的法律关系，如当事人与案件的关系；S6：引入事件抽取模块，自动从文书中提取涉及的法律事件，如诉讼、判决；S7：构建一个实时更新的动态知识图谱，集成从多个文书中抽取的实体、关系和事件；S8：应用图神经网络在构建的知识图谱上执行复杂的关联分析和逻辑推理，以揭示深层次的法律联系和潜在影响；S9：结合机器学习和案例法规则的方法，自动从历史案例数据库中匹配并推荐相似案例；S10：实现一个交互式查询系统，允许用户通过自然语言查询具体法律问题并获取基于知识图谱的推理结果；S11：部署持续学习机制，通过监测新的法律文书和用户反馈不断优化模型和图谱的更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东司法警官职业学院 一种法律文书信息抽取方法
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