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行业领域

电子信息技术,一种法律常识知识图谱的自动化构

需求背景

知识图谱主要可以分类常识知识图谱和百科全书知识图谱。常识知识图谱更加侧重于概念之间的关系以及概念的属性，根据相同的标准，法律知识图谱可以分为法律常识知识图谱和普通法律知识图谱；法律常识知识图谱的定义为：侧重于以图的形式表现各种法律概念的关系的知识库，其中的节点即为法律概念，其中节点间的关系即为法律概念之间的关系。例如概念“假货”属于概念“网络购物合同纠纷”。法律概念是指法律对各种具有法律意义的事物、状态、行为进行概括而形成的专门术语，或者称之为专业词汇，如“民事”、“刑事”、“名誉权纠纷”等；

普通法律知识图谱相对于法律常识知识图谱，除了包含法律概念及其之间的关系，还包含命名实体及其之间的关系，而且侧重于后者。命名实体就是人名、机构名、地名以及其他所有以名称为标识的实体，更广泛的实体还包括数字、日期、货币、地址等等。

需解决的主要技术难题

何利用中文法律领域相关文本，如裁判文书、法律法规文件等，构建法律常识知识图谱。详细技术难题描述为：

一、如何从法律领域相关文本中地挖掘法律常识知识图谱中的节点；

二、如何从法律领域相关文本中挖掘法律常识知识图谱中的节点间的关系。

期望实现的主要技术目标

1、挖掘领域概念节点、案由概念节点以及对应关系的方法；

2、挖掘案由概念节点、原子概念节点以及对应关系的方法；

3、挖掘复合概念节点、原子概念节点以及对应关系的方法；

4、根据以上挖掘得到的相关节点和关系文件，将其导入图数据库Neo4j就可以构建得到一个法律概念知识图谱。

需求解析

解析单位：四川省成都市 解析时间：2022-10-26

叶为隆

成都电子科大创业孵化服务有限公司

培训主管

综合评价

可以从法律领域文本挖掘得到4种概念节点和它们之间对应的2种关系，而根概念节点整个知识图谱只有一个，而且和三个领域概念节点都为属于关系，不需要挖掘，直接人为定义并生成。根据以上挖掘得到的相关节点和关系文件，将其导入图数据库Neo4j就可以构建得到一个法律概念知识图谱，法律常识知识图谱的构建形成方便快捷，更加有利于法律常识的普及。

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处理进度