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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120258001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510745441.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统是由刘期湘;谭雨妍;刘丽艳;姜南;刘星设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统，方法包括数据采集处理、语义分割重建、文本逻辑感知、动态知识融合和信息提取增强。本发明涉及文本信息提取技术领域，具体是指一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统，采用语义分割重建、文本逻辑感知和动态知识融合的联合框框架，实现了更精准地识别法律文本的结构层次，增强对法律条款逻辑关联的理解，同时动态融合不同法律文档之间的知识，便于不同法规之间的交叉引用和智能适用；采用结合层级标签推理改进的条件随机场双向长短期记忆模型，进行语义分割重建；采用结合双通道逻辑单元增强的因果图卷积推理神经网络，进行文本逻辑感知。

本发明授权一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的法律文本信息提取增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集处理，得到优化法律文本数据集； 步骤S2：语义分割重建，采用结合层级标签推理改进的条件随机场双向长短期记忆模型，进行语义分割重建，得到层次化法律文本内容识别数据，具体包括：多通道特征提取，获取法律文本的句法、语义和结构信息；构建门控机制，进行语义信息、句法信息和结构信息的整合；采用多尺度窗口分割策略，进行句级、条款级和章节级特征提取，并通过构建双向长短期记忆模型，进行法律条款句级分割边界预测；通过推理层条件概率计算和层级一致性矫正优化，构建改进的条件随机场模型，进行层级标签推理；采用递归嵌套法构建逻辑层次树，并通过结构一致性验证修正所述逻辑层次树；自动提取层次摘要； 步骤S3：文本逻辑感知，采用结合双通道逻辑单元增强的因果图卷积推理神经网络，进行文本逻辑感知，得到法律文本逻辑关系数据集，具体包括：进行逻辑单元标注并构建包括文本通道和逻辑标签通道的双通道指针网络，进行逻辑边界识别；构建包括显式逻辑边、隐式逻辑边和实体对齐边的多源边，进行时序感知图注意力网络构建，并进行因果图卷积推理；通过干扰样本生成进行逻辑一致性验证；训练文本逻辑感知模型并进行文本逻辑感知； 步骤S4：动态知识融合，采用角色感知增强的三元组抽取方法，进行动态知识融合，得到法律文本结构化信息数据，包括以下步骤：构建法律知识库；构建差分知识更新算法优化法律知识库的可维护性；采用生成式序列到关系模型，并引入角色感知机制，进行法律角色嵌入和法律义务分类并通过进行角色和法律义务抽取；引入对抗性margin距离作为损失函数，进行对抗性负采样增强，优化法律义务的精确性；通过义务类型查询分析，进行一致性检测；知识融合； 步骤S5：信息提取增强，得到法律文本综合信息提取参考数据。

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