[1]陈建峡,黄煜俊,曹国金,等.基于知识图谱的司法案件可视化研究与实现[J].湖北工业大学学报,2019,34(5):72-77.
　CHEN Jianxia,HUANG Yujun,CAO Guojin,et al. Research and Implementation of Visualization of[JZ]Judicial Cases Based on Knowledge Mapping[J].,2019,34(5):72-77.
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基于知识图谱的司法案件可视化研究与实现()
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《湖北工业大学学报》[ISSN:1003-4684/CN:42-1752/Z]

卷:
34卷
期数:
2019年第5期
页码:
72-77
栏目:
湖北工业大学学报
出版日期:
2019-10-30

文章信息/Info

Title:
 Research and Implementation of Visualization of[JZ]Judicial Cases Based on Knowledge Mapping
文章编号:
1003-4684(2019)05-0072-06
作者:
陈建峡;  黄煜俊;  曹国金;  杨  帆;  李  超;  马忠宝
湖北工业大学计算机学院，湖北 武汉 430068
Author(s):
 CHEN Jianxia; HUANG Yujun;  CAO Guojin; YANG Fan; LI Chao; MA Zhongbao
 School of Computer Science，Hubei Univ. of Tech.，Wuhan 430068，China
关键词:
Neo4j;  图数据库;  知识图谱;  依存句法分析
Keywords:
 ; Neo4j;  graph database;  knowledge mapping;  dependency syntax analysis
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
针对司法领域办案过程中所需知识分散、不完备、查询不便等问题，通过对收集到的司法案件进行分析归纳总结，首先采用哈工大的LTP语言技术平台对司法案件文本进行分词、词性标注及命名实体识别等处理，接着通过依存句法分析算法从处理过的文本中抽取出实体间的语义关系并存储为三元组的形式，然后将三元组形式的数据信息录入到Neo4j图数据库，利用Neo4j实现司法案件知识图谱的构建并对其进行可视化展示。最后以实例证明了该方法的可行性。
Abstract:
 Aiming at the problems of scattered knowledge, incompleteness and inconvenient query in the process of handling the cases in the judicial field, a visualization analysis method of judicial cases based on knowledge mapping is proposed. Through analyzing and summarizing the collected judicial cases, the LTP language technology platform of Harbin Institute of Technology is used to process the texts of the judicial cases, wordofspeech tagging and named entity recognition, and then extract the processed texts through the dependency parsing algorithm. The extracted semantic relationship between entities is built up in the triple form, which is then entered into the Neo4j graph database to realize the construction of the judicial case knowledge map and visual displaying. Finally, the feasibility of the method is proved with an example.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
［收稿日期］ 2019-08-14
［基金项目］ 湖北省科技厅自然科学基金青年面上项目（2017CFB326）
［第一作者］ 陈建峡(1971-)， 女，湖北省武汉人，湖北工业大学副教授，研究方向为人工智能，自然语言处理
更新日期/Last Update: 2019-11-21