[发明专利]基于复杂语境的法律咨询方法及相关设备

说明书

本申请提供了一种基于复杂语境的法律咨询方法及相关设备，基于深度学习中的语音识别、语义理解、语音生成等技术，针对法律咨询中出现的复杂语境提出了一套智能咨询方法，该方法能够结合历史咨询内容准确理解复杂语境下用户的咨询意图。基于深度学习框架下的多类别分类和多标签分类模型，分别得到每句用户提问的意图和信息点，通过筛选得到历史对话中和当前意图相关的知识点，融合当前主题、意图和信息点，从而得到对用户咨询精准的语义理解。

技术领域

本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于复杂语境的法律咨询方法及相关设备。

背景技术

随着人工智能技术的进步和发展，智能咨询系统逐渐被应用到各种服务场景中，如：智能客服机器人，警务机器人等。智能咨询系统为用户和产品提供了一个智能交互的途径，用户可以通过文字或语音来输入自己的请求，产品则根据用户的请求意图响应相对应的内容。

口语理解作为智能咨询系统的关键模块，可以从用户输入的口语化描述中提取用户意图以及计算机能够识别的结构化信息。在现有的技术中，深度学习模型能够以端到端的方式高效地完成口语理解任务，从而提高智能咨询系统的整体效果。在用户与机器的多轮对话中，对话的历史信息可以为当前对话提供更丰富的信息，帮助机器更好的理解用户语义。然而在实际应用场景中，用户的提问往往会存在语境或意图的跳转，如何精准识别当前对话的意图并且有效地筛选和利用历史信息中的相关知识点，是一个智能咨询系统能否为用户提供更加精准回答亟需解决的关键问题。现有的智能咨询类产品针对上述问题还没有成熟的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于复杂语境的法律咨询方法及相关设备。

基于上述目的，本申请提供了一种基于复杂语境的法律咨询方法，其特征在于，包括：

响应于接收到用户依次输入的关联的法律问题的多个描述，通过预训练的深度神经网络模型对每个所述描述进行语义识别，提取与每个所述描述对应的主题、意图和信息点；

根据所述主题和所述意图，在预先基于法律知识相关文件构建的法律知识图谱中进行子图搜索，搜索出与所述主题和所述意图相关联的推荐子图；

将所述推荐子图中的全部节点与知识点集合中的每一个知识点进行匹配，输出至少一个与所述知识点相同的所述节点作为推荐节点，其中，

响应于确定当前输入的所述描述是首次输入的所述描述，则所述知识点集合包括当前输入的所述描述对应的所述信息点，

响应于确定当前输入的所述描述不是首次输入的所述描述，则所述知识点集合包括当前输入的所述描述对应的所述信息点以及当前输入的所述描述之前输入的全部所述描述对应的所述信息点和所述主题；

将所述推荐节点与预先构建的答案映射集合进行匹配，输出与所述推荐节点相关的法律答案作为与当前输入的所述描述相关的法律咨询答案。

基于同一发明构思，本公开还提供了一种基于复杂语境的法律咨询装置，其特征在于，包括：

语义识别模块，被配置为响应于接收到用户依次输入的关联的法律问题的多个描述，通过预训练的深度神经网络模型对每个所述描述进行语义识别，提取与每个所述描述对应的主题、意图和信息点；

子图推荐模块，被配置为根据所述主题和所述意图，在预先基于法律知识相关文件构建的法律知识图谱中进行子图搜索，搜索出与所述主题和所述意图相关联的推荐子图；

节点推荐模块，被配置为将所述推荐子图中的全部节点与知识点集合中的每一个知识点进行匹配，输出至少一个与所述知识点相同的所述节点作为推荐节点，其中，

响应于确定当前输入的所述描述是首次输入的所述描述，则所述知识点集合包括当前输入的所述描述对应的所述信息点，

响应于确定当前输入的所述描述不是首次输入的所述描述，则所述知识点集合包括当前输入的所述描述对应的所述信息点以及当前输入的所述描述之前输入的全部所述描述对应的所述信息点和所述主题；