买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国司法大数据研究院有限公司申请的专利一种基于多路融合的法律法规推荐系统及方法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：CN119903234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411968921.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多路融合的法律法规推荐系统及方法是由张鑫瑞;马慧强;吴菡;邢海峰;陈恒;刘忠麟;吴正午;刘贤艳;孙晓锐;谭晓颖设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多路融合的法律法规推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多路融合的法律法规推荐系统及方法。本方法为：1按法条对法律法规文本进行拆分并提取结构化内容，构建法律法规集合E；2构建标准答案库，其包括多个QA对；3利用微调后的嵌入模型E′·对E中的每一法条进行向量化，使用预训练的嵌入模型E·对每个问题Q向量化；4对用户问题Q进行实体抽取、语义理解和知识增强作为该用户问题Q的扩展信息Qe；利用E′·对该用户问题Q及Qe进行向量化加权融合得到代表用户意图的问题向量Qvec；5从多路召回结果中选取与该用户问题Q最相关的k个法条；6计算该k个法条中每一法条与用户问题Q的重排序得分，将重排序得分最高的若干法条返回给用户。

本发明授权一种基于多路融合的法律法规推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多路融合的法律法规推荐方法，其步骤包括： 1按法条对法律法规文本进行拆分并提取结构化内容，构建法律法规集合E＝{li|i＝1,2,…,n}；其中，li表示第i条法条；以及设计多阶段提示词，包括用于生成主题词的提示词Pm、用于生成关键词的提示词Pk、用于生成关键词的释义的提示词Pd、用于生成与法条相关的潜在法律问题的提示词Pq；针对每一法条li，首先使用提示词Pm引导大语言模型生成主题词、利用提示词Pk引导大语言模型生成关键词，利用所生成的主题词、关键词对法条li进行标注；然后针对法条li的每个关键词kij，使用提示词Pd引导大语言模型生成释义Dkij；然后基于该法条li的主题词、关键词和释义，使用提示词Pq生成与法条li相关的潜在法律问题，预测该法条li的实际应用情境QTli,kij,Dkij＝{q1,q2,…,qm}，其中，qm为法条li对应的第m个潜在问题； 2构建标准答案库，所述标准答案库中包括多个QA对，每一QA对包括一个问题Q和一个答案文本A； 3利用问题-法条对数据集G对预训练的嵌入模型E·进行微调，得到微调后的嵌入模型E′·；利用嵌入模型E′·对法律法规集合E中的每一法条进行向量化并存储到法条向量库中；对于所述标准答案库中的每个问题Q，使用预训练的嵌入模型E·进行向量化并存储到法条向量库中；其中，所述预训练的嵌入模型E·的输出端引入一稀疏网络层，用于生成稀疏向量；利用嵌入模型E′·对法律法规集合E中的每一法条l转换为稠密向量el和稀疏向量wl并存储到法条向量库中，利用嵌入模型E′·对每一法条l对应的关联知识转换为稠密向量和稀疏向量并存储到法条向量库中；对于所述标准答案库中的每个问题Q，使用预训练的嵌入模型E·生成该问题Q的稠密向量eQ和稀疏向量wl并存储到法条向量库中；所述关联知识包括主题词、关键词、释义和潜在问题； 4利用问题理解模块对收到的用户问题Q进行实体抽取、语义理解和知识增强作为该用户问题Q的扩展信息Qe；利用嵌入模型E′·对该用户问题Q及其扩展信息Qe进行向量化后，并对所得向量进行加权融合得到一个代表用户意图的问题向量Qvec； 5利用BM25模型从法律法规库E中召回出与该用户问题Q最相关的若干相关法条；根据问题向量Qvec与法条向量库中的每一法条向量进行相似度计算，召回相似度最高的若干法条；以及从所述标准答案库中选取与用户问题Q语义相似的若干问答对并对每个所选问答对的答案部分进行法条抽取，得到相关的法条集合LA作为召回结果；然后对各路召回结果进行综合排序，选取与用户问题Q最相关的top-k个法条 L＝{L1,L2,…,Lk}； 6将该top-k个法条L＝{L1,L2,…,Lk}和用户问题Q输入重排模型，计算L＝{L1,L2,…,Lk}中每一法条与用户问题Q的重排序得分，将重排序得分最高的若干法条返回给用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国司法大数据研究院有限公司，其通讯地址为：100144 北京市石景山区金府路29号院4号楼5层505室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。