基于异构属性图的案件相似度算法研究

摘要：

[目的]基于司法案件异构属性图,提出一种高效的案件相似度计算模型,用于提升案件相似度比较的速度和精确率.[方法]以案件的法律文书内容及其他相关信息构建案件异构属性图,将案件文本相似性问题转化为图相似性问题,结合图注意力网络和邻域节点共识匹配,能够有效学习到司法案件异构属性图的局部信息和全局信息,进而计算案件的相似度.[结果]在2019年中国法研杯的相似案例匹配数据集上,所提出模型在计算量(FLOPs)仅有冠军模型1.02％的情况下,达到了优于冠军模型的结果.[局限]本文模型的精度与属性图构建的复杂性呈正相关,但通过离线方式预先构建案件异构属性图,不会影响算法的时间复杂度.[结论]基于司法案件异构属性图有效利用了司法领域文本中的深度语义和法律主客体之间的隐含信息,提升了案件相似度比较的速度和精确率.

关键词：案件相似度、异构属性图、图相似度算法、图注意力

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;湖南省重点研发基金项目

在线出版日期：2023-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：113-122