基于知识图谱的裁判文书可视化
更新日期:2019-07-05     来源:计算机工程与设计   作者:黄煜俊  浏览次数:17
核心提示:基于知识图谱的裁判文书可视化摘要: [目的] 从海量的非结构化的裁判文书中抽取有价值的信息,解决司法领域办案过程中所需 知识分散、不完备、查询不便

基于知识图谱的裁判文书可视化

摘要: [目的] 从海量的非结构化的裁判文书中抽取有价值的信息,解决司法领域办案过程中所需 知识分散、不完备、查询不便等问题。 [方法] 首先对非结构化的裁判文书通过信息抽取技术转换为结构化的数据,然后对其进行 分词、词性标注以及命名实体识别处理,接着通过依存句法分析关系抽取模型抽取出实体关 系三元组。最后把三元组形式的数据批量导入到 Neo4j 图数据库,利用 Neo4j 实现裁判文书 知识图谱的构建并对其进行可视化展示。 [结果] 依存句法分析关系抽取模型从裁判文书中抽取实体关系三元组的 F1 值达到 78.77%, 并且 F1 值比基于卷积的无监督聚类实体关系抽取模型的 F1 值提高了约 15%。裁判文书知 识图谱成功可视化并能够进行特定查询功能。 [局限]有些句型在预处理时未及时断句导致句子过长过于复杂,导致依存句法分析关系抽取 模型对这些句子抽取实体关系三元组失败。 [结论]依存句法分析关系抽取模型能有效的抽取出实体之间的关系并适用于不同的大规模 语料库,具有较好的移植适用性。裁判文书知识图谱直观明了,能让用户便捷高效地掌握 信息,为司法工作提供极大地便利。

关键词: 知识图谱;关系抽取;依存句法分析;Neo4j

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