[发明专利]法律智能问答方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种法律智能问答方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户输入的目标问题，判断所述目标问题是否为法律问题，包括：当所述目标问题的提问类型为第二类型时，对所述目标问题进行实体识别，得到多个实体；根据所述目标问题生成包含上下文特征的第一文本向量，及根据所述多个实体生成实体特征向量；通过卷积运算将所述第一文本向量转换为多个粒度的第二文本向量；对所述多个粒度的第二文本向量进行最大池化后提取每个粒度的第二文本向量的最大值进行拼接，得到语义特征向量；拼接所述语义特征向量及所述实体特征向量得到模板特征向量；通过全连接层计算所述模板特征向量中每个意图类别的分数；将每个意图类别的分数经过softmax层映射为概率，并选取概率最大的意图类别作为所述目标问题的目标意图类别；判断预设的意图类别库中是否存在所述目标意图类别；当所述预设的意图类别库中存在所述目标意图类别时，确定所述目标问题为法律问题，其中，所述第二类型为非常见提问方式；

当所述目标问题为法律问题时，通过检索工具从预设的数据源中确定所述目标问题对应的多个第一候选问题，其中，所述检索工具为弹性搜索；

将所述目标问题输入至预先训练好的BERT模型中，得到目标向量，并根据所述目标向量从预设问题库中匹配出多个第二候选问题；

对所述多个第一候选问题和所述多个第二候选问题进行合并去重处理，得到多个第三候选问题；

采用多种相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的目标相似度，根据计算得到的目标相似度确定所述目标问题的目标答案。

2.如权利要求1所述的法律智能问答方法，其特征在于，所述采用多种相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的目标相似度包括：

使用编辑距离算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第一相似度；

使用雅卡尔相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第二相似度；

使用预设的第一文本相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第三相似度；

使用预设的第二文本相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第四相似度；

将每个第三候选问题的第一相似度、第二相似度、第三相似度和第四相似度输入至预设的逻辑回归模型中，得到每个第三候选问题的目标相似度。

3.如权利要求1所述的法律智能问答方法，其特征在于，所述根据计算得到的目标相似度确定所述目标问题的目标答案包括：

对计算得到的目标相似度进行降序排序；

从所述降序排序结果中选取排序在前的多个目标相似度作为所述目标问题的多个候选相似度；

将每个所述候选相似度与预设的相似度阈值进行比对；

当每个所述候选相似度大于或者等于所述预设的相似度阈值时，获取每个所述候选相似度对应的第三候选问题的答案作为所述目标问题的目标答案。

4.如权利要求1所述的法律智能问答方法，其特征在于，所述判断所述目标问题是否为法律问题包括：

识别所述目标问题的提问类型，

当所述目标问题的提问类型为第一类型时，从所述目标问题中提取出多个第一关键词；

识别预设的数据库中是否存在所述多个第一关键词；

当所述预设的数据库中存在任意一个关键字段时，确定所述目标问题为法律问题；或者

当所述预设的数据库中不存在所述多个第一关键词时，确定所述目标问题不为法律问题。

5.如权利要求1所述的法律智能问答方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述预设的意图类别库中不存在所述目标意图类别时，确定所述目标问题不为法律问题。