• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Technical Gazette >A Knowledge Graph Construction Approach for Legal Domain
【24h】

A Knowledge Graph Construction Approach for Legal Domain

机译：法律领域的知识图形施工方法

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Considering that the existing domain knowledge graphs have difficulty in updating data in a timely manner and cannot make use of knowledge sufficiently in the construction process, this paper proposes a legal domain knowledge graph construction approach based on 'China Judgments Online' in order to manage the cases' knowledge contained in it. The construction process is divided into two steps. First, we extract the classification relationships of the cases from structured data. Then, we obtain attribute knowledge of cases from semi-structured data and unstructured data through a relationship extraction model based on an improved cross-entropy loss function. The triples describing knowledge of cases are stored through Neo4j. The accuracy of the proposed approach is verified through experiments and we construct a legal domain knowledge graph which contains more than 4K classification relationships and 12K attribute knowledge to prove its validity.
机译：考虑到现有领域知识图难以及时更新数据，不能在施工过程中充分利用知识，提出了一种基于“中国判断”的法律领域知识图形建设方法，以便管理 案例知识包含在其中。 施工过程分为两个步骤。 首先，我们从结构化数据中提取案例的分类关系。 然后，我们通过基于改进的跨熵损耗函数来获得来自半结构化数据和非结构化数据的情况的属性知识。 描述案例知识的三元组通过NEO4J存储。 通过实验验证了所提出的方法的准确性，我们构建了一个法律领域知识图，其中包含超过4K的分类关系和12K属性知识来证明其有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号