公开(公告)号：CN113220853B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202110514787.3

申请日：2021-05-12

Applicant: 燕山大学

Inventor： 冯建周 ,  龙景 ,  韩春龙 ,  邵文彪

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/34 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种法律提问自动生成方法及系统，首先构建特定场景下的法律问题集；所述法律问题集包括n个问题；其次基于语义相近原则，将法律问题集进行文本聚类，获得m类；然后将各类中多个问题的重要度相加求和，获得问题重要度总和；最后采用文本摘要算法，将从问题重要度总和最高的K类中选取设定数量的待融合问题输入至预训练语言微调模型分别进行融合，自动转换为问句形式，并向用户提出K个问题。本发明在法律咨询过程中，不再通过逐一抛出单个问题来进行询问，而是将多个语义相近的问题进行融合凝练，形成高概况度的融合问题，再进行多个问题同时提问，以便在每轮对话中能够获得更多地信息，缩短对话流程，加快工作效率提升用户体验。

公开(公告)号：CN113220853A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110514787.3

申请日：2021-05-12

Applicant: 燕山大学

Inventor： 冯建周 ,  龙景 ,  韩春龙 ,  邵文彪

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/34 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种法律提问自动生成方法及系统，首先构建特定场景下的法律问题集；所述法律问题集包括n个问题；其次基于语义相近原则，将法律问题集进行文本聚类，获得m类；然后将各类中多个问题的重要度相加求和，获得问题重要度总和；最后采用文本摘要算法，将从问题重要度总和最高的K类中选取设定数量的待融合问题输入至预训练语言微调模型分别进行融合，自动转换为问句形式，并向用户提出K个问题。本发明在法律咨询过程中，不再通过逐一抛出单个问题来进行询问，而是将多个语义相近的问题进行融合凝练，形成高概况度的融合问题，再进行多个问题同时提问，以便在每轮对话中能够获得更多地信息，缩短对话流程，加快工作效率提升用户体验。