法律文本表示研究：融合知识图谱的创新方法

"计算机研究 -融合知识图谱的法律文本表示方法研究" 这篇研究论文主要探讨了如何结合知识图谱来改进法律文本的表示方法，以提高司法领域中的法律判决预测和法条推荐等任务的效率。作者指出，当前的法律文本表示方法多依赖于神经网络模型，但忽视了法律文本的特殊性和知识图谱中的丰富知识。法律文本通常包含大量专业术语，而现有的法律知识图谱侧重于案件、人员和法院的关系，不便于与文本内容深度融合。 论文的核心研究工作如下： 1. 面向犯罪行为的知识图谱构建：针对法律文本中的案情描述，研究者运用哈工大LTP工具进行分词和词性标注，再通过依存句法分析抽取犯罪行为三元组。这些三元组随后被整合到Neo4j图数据库中，创建了一个以犯罪行为为中心的知识图谱，增强了对法律文本的理解。 2. 融合外部犯罪行为特征的法律文本表示：通过对案情的深入分析，提取犯罪特征关键词，并在知识图谱中查找相关实体。这些实体和特征词都被转换为向量表示，以便在模型中融合。具体来说，犯罪特征词使用词嵌入技术，而知识实体的向量表示则结合知识图谱嵌入方法，两者在模型结构中分别处理，以生成更丰富的法律文本向量。 实验部分，论文详细描述了实验数据、参数设置和对比实验的设计。实验结果分析旨在验证所提方法的有效性，评估其在法律文本表示上的性能提升。最后，作者进行了总结与展望，对研究成果进行了评价，并对未来的可能研究方向给出了建议。 通过这种创新的法律文本表示方法，研究不仅提升了对法律文本的解析能力，还为司法领域的智能应用提供了更精准的数据支持。此外，该研究也为其他领域中知识图谱与文本数据的融合提供了参考。