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龙图腾网获悉上海刊宝科技有限公司申请的专利融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法和系统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：CN121615637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610106364.0，技术领域涉及：G06F40/247；该发明授权融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法和系统是由许滕设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法和系统，涉及法律数据处理技术领域，所述方法包括如下步骤：从刑事判决文书中提取案件事实和罪名并格式化；构建基于触发词匹配器、正则表达式模式和逻辑判断函数的罪名识别规则引擎；构建包含犯罪构成要件结构化表示的法律知识图谱，并构建同近义词表；通过所述罪名识别规则引擎对输入的案件事实文本进行初步罪名确定，并提取目标实体；基于所述目标实体在所述法律知识图谱中进行多层级混合检索；融合罪名识别规则引擎输出和法律知识图谱的检索结果，生成最终罪名识别结果和可解释的法律推理过程。本发明能融合规则与图谱的优势，实现准确和专业性的罪名识别。

本发明授权融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.融合规则引擎与知识图谱的罪名识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、从刑事判决文书中提取案件事实和罪名，并将提取结果格式化为包含案件事实和罪名字段的结构化数据； 步骤S2、构建基于触发词匹配器、正则表达式模式和逻辑判断函数的罪名识别规则引擎； 步骤S3、构建包含犯罪构成要件结构化表示的法律知识图谱，并构建同近义词表，其中，所述犯罪构成要件包括犯罪客体、犯罪主体、犯罪主观方面和犯罪客观方面的逻辑化表示； 步骤S4、通过所述罪名识别规则引擎对输入的案件事实文本进行初步罪名确定，并提取目标实体； 步骤S5、基于所述目标实体在所述法律知识图谱中进行多层级混合检索，其中，所述混合检索包括向量相似度检索、图结构检索和相关性过滤； 步骤S6、融合罪名识别规则引擎输出和法律知识图谱的检索结果，生成最终罪名识别结果和可解释的法律推理过程； 其中，所述步骤S2中，所述触发词匹配器针对特定罪名构建多层级触发词库，包括犯罪行为动词、结果状态词、主观故意词和法律要件关键词，采用基于词频-逆文档频率加权的匹配度计算；所述正则表达式模式库为每个罪名设计多层级的正则表达式模式，包括基本行为模式、特定场景模式和行为结果组合模式；所述逻辑判断函数基于刑法犯罪构成理论，为每个罪名设计if-else逻辑判断函数，模拟法律专家的三段论推理过程，包括要件检查、排除情形判断和综合决策； 其中，触发词匹配器计算的触发词匹配度的计算公式为： 其中，表示罪名c的触发词匹配度，表示罪名c的多层级触发词库，表示触发词项，表示输入的案件事实文本，表示词项在文本中的TF-IDF权重，表示指示函数，当时为1，否则为0，表示覆盖率调节参数，表示罪名c匹配到的触发词数量，表示触发词库总词数； 正则表达式模式库计算的正则表达式匹配度具体公式为： 其中，表示罪名c的正则表达式匹配度，表示罪名c的正则表达式模式集合，表示单个正则表达式模式，表示模式p的权重，表示模式p在文本D中的匹配度，表示一致性惩罚系数，表示所有模式匹配度的平均值，表示罪名c的正则表达式模式集合的模式数量； 逻辑判断函数计算的逻辑规则满足度的具体公式为： 其中，表示罪名c的逻辑规则满足度，表示罪名c的逻辑规则数量，表示第r条逻辑规则，表示规则r的重要性权重，通过专家经验确定，表示规则r在文本D中的满足度，表示规则满足阈值，表示基数调整参数，表示指示函数，当规则满足度大于阈值时为1，否则为0； 所述步骤S4中，所述通过罪名识别规则引擎进行初步罪名确定具体包括以下步骤： 将输入的案件事实文本与规则库中的各罪名规则进行匹配； 根据匹配结果计算各候选罪名的置信度分数，所述置信度分数的计算综合考虑触发词匹配度、正则表达式匹配度和逻辑规则满足度； 将置信度高于阈值的罪名及其对应的核心法律要素确定为初步罪名与目标实体； 其中，置信度分数的计算公式为： 其中，表示规则引擎给出的罪名的初步置信度分数，、和分别表示触发词匹配度、正则表达式匹配度和逻辑规则满足度，、和分别表示三个分量的幂权重参数，表示一致性惩罚系数，表示三个分量的标准差； 所述步骤S6具体包括以下步骤： 步骤S6.1、对规则引擎输出的初步罪名与知识图谱检索到的法律解释、关联案例信息进行加权融合，输出各罪名的融合后分数，具体公式为： 其中，表示罪名c的融合后分数，表示规则引擎给出的罪名的初步置信度分数，即，表示知识图谱对罪名c的支持度，和表示证据源可靠性参数； 步骤S6.2、根据融合后的信息，计算最终罪名的置信度，输出最终罪名及其置信度，具体公式为： 其中，表示罪名c的最终罪名的置信度，表示按从高到低的排名，表示候选罪名总数，n表示第n个罪名，表示排名奖励权重，表示缩放参数； 步骤S6.3、根据所述最终罪名的置信度生成包含罪名判定结论及基于犯罪构成要件分析的法律推理过程文本。

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