基于图注意网络模型的法律多证据阅读理解方法及系统

摘要

本申请公开了一种基于图注意网络模型的法律多证据阅读理解方法及系统，该方法包括：获取目标法律文本和目标问题文本；将目标法律文本和目标问题文本输入到预先训练好的图注意网络模型，通过预先训练好的图注意网络模型获得答案文本以及目标法律文本中与答案文本相对应的若干个证据句子。本申请通过训练图注意网络模型，将法律样本中针对问题样本的若干个证据句子样本进行了有效的信息融合，从而得到训练好的图注意网络模型，有效提高了系统的多证据联合推理能力，将预测答案和预测与答案对应的证据句子的任务结合在一个系统中，在预测出答案的同时还能提供与答案相对应的证据句子，极大的增加了系统的可解释性，提高了证据推理效果。