典型文献
类案识别"图谱化"的困境、原因及优化方案
文献摘要：
类案识别"图谱化"的质量关乎数据智能背景下类案检索精准度高低,成为迈向"类脑智能推理"模式的关键枢纽.然而,类案识别"图谱化"遭遇非结构化文本的语义难识别、语义识别的理论依据难选择以及规范之间的体系关系难协调三重困境.究其原因,在语义层面算法框架不协调;在图谱生成层面,未区分简繁案件使得复杂案件的图谱不适配;在图谱关系层面,单一法律关系或特定部门法的预设致使图谱之间存在壁垒.为了破解上述困境,需要首先对抽象规范定型化以实现法律知识图谱的具化,在此基础上通过深度学习不断充盈知识图谱,而事理图谱和抽象语义框架在语义实质关联方面展现出较大潜能,成为未来法律知识图谱的优化方向.
文献关键词：
类案识别;语义识别;知识图谱;事理图谱;抽象语义框架
中图分类号：
作者姓名：
丁钰;张翔
作者机构：
西南政法大学,重庆 401120
文献出处：
引用格式：
[1]丁钰;张翔-.类案识别"图谱化"的困境、原因及优化方案)[J].武汉交通职业学院学报,2022(03):1-5,28
A类：
抽象语义框架
B类：
类案识别,图谱化,质量关,数据智能,类案检索,类脑智能,智能推理,非结构化,结构化文本,语义识别,三重困境,究其原因,语义层面,图谱生成,简繁,法律关系,部门法,定型化,现法,法律知识,具化,充盈,事理图谱,关联方,未来法,优化方向
AB值：
0.359515
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