一种基于机器学习的法律知识图谱自动构建系统及方法

本发明涉及知识图谱技术领域，具体为一种基于机器学习的法律知识图谱自动构建系统及方法，系统包括：元数据提取模块，从法律文档中读取文本数据，利用机器学习模型进行内容解析，生成法律实体列表；对所述法律实体列表进行属性关联分析，建立初步元数据索引。本发明中，通过法律文档文本数据的自动解析与内容提取，结合机器学习模型实现了法律实体的识别与高效归纳，从而构建法律实体列表，并通过属性关联分析与元数据索引，形成结构清晰、便于检索的法律知识集合。同时，根据法律文档内容重要性的智能评估，实现文档的差异化排序与存储，优化了存档结构，提高数据调用的便捷性与响应速度。