摘要
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于图神经网络的司法信息检索方法及系统。方法包括利用命名实体识别和关系抽取工具对司法案例文本数据进行关键信息提取，得到法律事实案例子图和法律问题案例子图；通过基于拓扑增强的方法，增强法律事实案件子图与法律问题案例子图的结构信息；利用预训练语言模型编码案件文本信息和结构信息；基于多层次损失函数体系，综合跨子图对比损失与结构一致性损失指导模型训练；利用图神经网络模型，引入全局注意力机制对律事实案例子图和法律问题案例子图进行特征提取与聚合；该模型利用图学习算法、语言模型技术以及对比学习等方法，有效地将法律文档中的复杂关系结构进行编码，从而实现对相关案例的准确匹配与检索。
