一种基于图卷积网络的司法领域关系抽取方法和系统

摘要

本发明公开一种基于图卷积网络的司法领域关系抽取方法和系统，主要解决司法领域中冗长、结构复杂的文本难于信息提取的问题。本发明引入文本的依存句法信息，并使用图卷积网络对其进行建模，最终利用注意力机制获取关系分类的特征向量。首先，获取大量司法领域的非结构化的文本语料，进行文本预处理，获得与案件紧密相关的事实描述部分，进而对文本进行分词、词性分析、依存句法分析和标签标注，构建司法案件专用数据集；其次，将文本信息和对应的依存句法树进行编码，输入到图卷积网络中进行特征提取；然后，利用反向传播算法对本模型的参数进行迭代更新，使本抽取模型达到最佳性能；最终，将训练完的抽取模型用于司法领域非结构化案件文本的关系抽取，自动完成实体三元组的提取。