一种深度法律要素提取的层次化重答推理方法与系统

本发明涉及一种深度法律要素提取的层次化重答推理方法与系统，属于法律人工智能中自然语言处理、深度学习技术领域，包括：将要素提取任务转化为问答任务，使问题列表依据从属逻辑重构为一个层次化问题树；通过多轮问答对话对层次化问题树进行深度优先遍历，根据对父节点的响应依序回答问题；其中，回答问题的过程采用了重答推理方法，即得到初始回答后，再根据问题解释改进初始回答，输出最终答案。本发明将要素提取任务转化为问答任务，以利用LLM的强大知识和推理能力，通过层次化重答推理，改善了法律要素的内在逻辑缺失、法律知识的缺乏和弱LLM的指令跟踪能力等问题，为法律实践提供更加精准和有力的支持。