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龙图腾网获悉对外经济贸易大学申请的专利基于司法知识领域图谱的案例智能生成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：CN119443249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411544272.8，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于司法知识领域图谱的案例智能生成方法是由黄浩;李艳灵;宁佳煊;马赫阳;赵文轩;路畅;潘筱睿;胡腾;罗玉峰;柳雅文;王洋;马心语;王亦钱;付芷菲;林钰婷;谢雨薇设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于司法知识领域图谱的案例智能生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及法律文本生成技术领域，具体涉及基于司法知识领域图谱的案例智能生成方法，包括以下步骤：S1：构建司法知识领域图谱；S2：提取文书的案件事实和裁判理由部分；S3：对文书的案件事实进行归类和拆分；S4：进行深度学习生成式摘要；S5：进行内容的关联比对，校验完整性与准确性；S6：通过卷积神经网络模型优化裁判要旨；S7：依据司法知识领域图谱中的相关性分析，自动生成与其他历史案例的关联索引；S8：将上述结果进行汇总，拼接成完整的案例文档；本发明，通过结合司法知识领域图谱与深度学习技术，自动化生成法律文书，确保文书内容的完整性、法律逻辑的准确性，并高效关联历史案例，显著提升了裁判文书生成的效率与质量。

本发明授权基于司法知识领域图谱的案例智能生成方法在权利要求书中公布了：1.基于司法知识领域图谱的案例智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建司法知识领域图谱，所述司法知识领域图谱包括案件类型、审理程序、裁判依据、判决结果的信息； S2：解析输入的多审法律文书，提取文书的案件事实和裁判理由部分，并标记多审案件中的新增事实； S3：基于S1构建的司法知识领域图谱和S2提取的文书信息，应用分段式规则提取算法对文书的案件事实进行归类和拆分，生成初步的基本案情摘要； S4：对S2中提取的裁判理由部分，采用BERT+LSTM模型进行深度学习生成式摘要，得到裁判理由和裁判要旨部分； 所述S4具体包括： S41：对S2中提取的裁判理由文本进行预处理，将文本分割为句子和段落； S42：将每个句子输入BERT模型，对每个句子中的词进行编码，生成具有上下文相关性的词向量表示； S43：将BERT生成的每个句子的向量输入到LSTM模型中，以捕捉句子之间的上下文依赖关系； S44：当LSTM处理完所有的句子后，使用注意力机制来生成摘要，所述注意力机制通过对每个句子的隐藏状态进行加权处理，明确对摘要贡献的句子，从而生成摘要内容； S45：通过解码器根据LSTM的隐藏状态生成裁判理由和裁判要旨的摘要； S5：结合S1的司法知识领域图谱和S4生成的裁判理由与裁判要旨，进行内容的关联比对，校验其完整性与准确性； 所述S5具体包括： S51：将S4中生成的裁判理由和裁判要旨与S1构建的司法知识领域图谱中的历史案例进行初步匹配，基于图谱中的案件类型、裁判依据和判决结果的节点，提取与当前案例相关的历史案例信息； S52：对S4生成的裁判理由与图谱中相同类型案件的裁判理由进行语义匹配，通过计算两者之间的相似度，确保生成的裁判理由与现有法律规定和历史裁判逻辑一致； S53：对比裁判要旨部分，基于图谱中提取的历史案件数据，使用语义相似度算法将生成的裁判要旨与历史判决要旨进行比对，判断裁判要旨是否涵盖所有法律要点； S54：通过关联比对的结果，校验裁判理由与裁判要旨的完整性与准确性，若比对中发现有遗漏或不一致的内容时，将会进行标记，并基于图谱中的法律条款和历史案例信息，生成相应的修正建议； S55：最终生成校验报告，将比对结果与修正建议输出，并根据校验结果对生成的裁判理由和裁判要旨进行调整； S6：利用S5中关联比对后的结果，通过卷积神经网络模型优化裁判要旨，增强裁判要旨的法律逻辑与案件类型的适用性； S7：基于S6优化的裁判要旨，依据司法知识领域图谱中的相关性分析，自动生成与其他历史案例的关联索引； S8：将S3、S4、S6和S7的结果进行汇总，拼接成一份完整的案例文档，并进行格式化处理，以满足司法文书的标准输出要求。

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