一种基于知识图谱推理的政务文本审核方法及系统

本申请公开了一种基于知识图谱推理的政务文本审核方法及系统，用于提高政务文本审核的准确性和智能化水平。本申请方法包括：获取原始政策文本，并利用双通道语义消歧引擎对原始政策文本进行语义解析处理；融合规则通道和神经通道的语义解析结果，得到经过语义消歧和结构化属性标定的规范化实体集合；将规范化实体集合、案例原文数据和申报材料数据映射到知识图谱中；利用图神经网络模型对知识图谱中的节点嵌入表示进行学习，以实现规范化实体集合、案例原文数据和申报材料数据之间的语义对齐；在知识图谱上，运用基于预定义逻辑规则的符号推理和基于节点嵌入表示或图谱路径的神经推理进行合规性评估；根据合规性评估的结果生成政务文本审核结果。