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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种法律事理图谱构建和法律事件推理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：CN120317383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510806576.5，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法是由韩国胜;陈瑞;年银果;陈拉朵设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法，包括构建法律事件文本数据集；根据法律事件文本的词向量和语义依存图构建事件实例图；基于事件实例图训练扩散模型，并利用训练好的扩散模型生成事件发展模式图；获取用户输入的事件；将用户输入的事件作为条件扩散模型的输入，得到条件事件发展图；将条件事件发展图与事件实例图进行匹配，得到与用户输入的事件相匹配的判决结果预测和法律法规预测。该方法不仅构建了专属于法律领域的事件模式，还能够为用户返回不同事件发展下可能的判决结果和法律法规。

本发明授权一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法在权利要求书中公布了：1.一种法律事理图谱构建和法律事件推理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，构建法律事件文本数据集； 步骤S2，提取法律事件文本的向量化表达，得到所述法律事件文本的词向量，对所述法律事件文本进行句法分析，生成语义依存图，并根据所述词向量和所述语义依存图构建事件实例图； 所述步骤S2包括： 步骤S21，利用BERT模型对法律事件文本进行编码，得到所述词向量，使用LTP工具对文本进行句法分析，生成语义依存图和节点集合； 步骤S22，基于所述语义依存图和所述词向量构建原始语义图，并基于词向量，通过KNN算法重构语义图，得到语义重构图； 步骤S23，从所述原始语义图和所述语义重构图中提取节点融合特征； 所述步骤S23包括： 步骤S231，对所述原始语义图进行协同卷积，得到第一节点特征，对所述语义重构图进行协同卷积，得到第二节点特征，并将所述第一节点特征和所述第二节点特征进行融合，得到中间特征； 步骤S232，对所述原始语义图进行单图卷积，得到第三节点特征，对所述语义重构图进行单图卷积，得到第四节点特征，通过注意力机制对所述第三节点特征、第四节点特征和所述中间特征进行加权融合，得到所述节点融合特征； 步骤S24，将所述节点融合特征按照事件类型的不同进行谱聚类，得到K个事件类型集合；对每个事件类型对应的论元集合进行二次谱聚类，并通过DBI指标选择最优论元角色划分，得到第k个事件类型对应的m个论元角色集合； 步骤S25，根据所述事件类型集合和所述论元角色集合构建所述事件实例图； 步骤S3，基于所述事件实例图训练扩散模型，并利用训练好的扩散模型生成事件发展模式图； 步骤S4，获取用户输入的事件； 步骤S5，将用户输入的事件作为条件扩散模型的输入，得到条件事件发展图；所述条件扩散模型包括训练好的扩散模型和条件生成网络； 步骤S6，将所述条件事件发展图与所述事件实例图进行匹配，得到与用户输入的事件相匹配的判决结果预测和法律法规预测。

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