随着人工智能技术在司法领域的应用，依据案情描述预测所属罪名成为一项重要研究内容。案情内容术语专业，描述言简意赅，而现有方法却往往依赖文本特征，忽略了不同案件相关要素的差异性，缺乏对案情行为词要素的有效利用。为了解决此类问题，提出一种融合行为词的罪名预测多任务学习模型。首先，由边界识别器生成行为词跨度，提炼出案情核心内容；其次，通过构建行为词的结构特征预测所属罪名；最后，将行为词识别和罪名预测进行统一建模，通过共享参数的方式增强模型的泛化能力。通过构建行为词识别和罪名预测的多任务数据集进行验证，实验结果表明该模型识别行为词任务的F值达到了83.27%，罪名预测任务的F值达到了84.29%，与BERT-CNN模型相比，分别提高了0.57%和2.61%，验证了该模型对行为词识别和罪名预测的优势。

从学者主页中提取的学者细粒度信息（如学者研究方向、教育经历等）在大规模专业人才库的创建等方面具有非常重要的应用价值。针对现有学者细粒度信息提取方法无法有效利用上下文语义联系的问题，提出一种融合局部语义特征的学者信息提取方法，利用局部范围文本的语义联系对学者主页进行细粒度信息抽取。首先，通过全词掩码中文预训练模型RoBERTa-wwm-ext学习通用语义表征；之后将通用语义表征中的目标句表征向量与局部相邻文本表征向量共同输入卷积神经网络（CNN）实现局部语义融合，从而获得更高维度的目标句表征向量；最终将目标句表征向量从高维度空间映射到低维度标签空间实现学者主页细粒度信息的抽取。实验结果表明，使用此融合局部语义特征的方法进行学者细粒度信息提取的宏平均F1值达到93.43%，与未融合局部语义的RoBERTa-wwm-ext-TextCNN方法相比提高了8.60个百分点，验证了所提方法在学者细粒度信息提取任务上的有效性。

热点新闻事件的发展十分丰富，各个阶段的发展都有其独特的叙述，并且随着事件的发展呈现出层次化故事脉络演化的趋势。针对现有故事脉络生成方法存在脉络可解释性不佳以及缺乏层次性的问题，提出一种面向热点新闻事件的层次化故事脉络生成方法（HSGM）。首先，采用改进热词算法来挑选主干种子事件，以构建主干脉络；其次，挑选分支事件热词以增强分支可解释性；然后，在分支脉络中采用融合热词关联度与动态时间惩罚的脉络连贯度挑选策略来增强父子事件的连接，以构建层次化热词，进而构建多层次故事脉络；此外，考虑到热点新闻事件存在潜伏期，在脉络构建过程加入孵化池以解决因热度不够所产生的初始事件被忽略问题。在两个自建真实数据集上进行实验的结果表明，在事件追踪过程中，与分别基于singlePass和基于k-means的方法相比，HSGM的F值分别高出了4.51%、6.41%和20.71%、13.01%；而在脉络构建过程中，与Story Forest和Story Graph相比，HSGM在两个自建数据集上的准确性、可理解性、完整性方面表现良好。

互联网的飞速发展使得新闻数据呈爆炸增长的趋势。如何从海量新闻数据中获取当前热门事件的主题演化过程成为文本分析领域研究的热点。然而，常用的传统动态聚类模型处理大规模数据集时灵活性差且效率低下，现有的深度文本聚类模型则缺乏一种通用的方法捕捉时间序列数据的主题演化过程。针对以上问题，设计了一种深度动态文本聚类（DDDC）模型。该模型以现有的深度变分推断算法为基础，可以在不同时间片上捕捉融合了前置时间片内容的主题分布，并通过聚类从这些分布中获取事件主题的演化过程。在真实新闻数据集上的实验结果表明，在不同的数据集上，与动态主题模型（DTM）、变分深度嵌入（VaDE）等算法相比，DDDC模型在各时间片的聚类精度均至少提升了4个百分点，且归一化互信息（NMI）至少提高了3个百分点，验证了DDDC模型的有效性。

近年来，由于图神经网络（GNN）的结构信息在机器学习中的优势，人们开始将GNN结合进深度文本聚类中。当前结合GNN的深度文本聚类算法在文本语义信息融合时忽略了解码器在语义补足上的重要作用，这导致在数据生成部分出现语义信息的缺失。针对以上问题，提出了一种基于多层语义融合的结构化深度文本聚类模型（SDCMS）。该模型利用GNN将结构信息集成到解码器中，通过逐层语义补充增强了文本数据的表示，并通过三重自监督机制获得更好的网络参数。在Citeseer、Acm、Reutuers、Dblp、Abstract 这5个真实数据集上进行实验的结果表明，与目前最优的注意力驱动的图形聚类网络（AGCN）模型相比，SDCMS在准确率、归一化互信息（NMI）和平均兰德指数（ARI）上分别最多提升了5.853%、9.922%和8.142%。

针对当前图摘要方法压缩率较高，图压缩算法无法直接被用于下游任务分析的问题，提出一种图摘要与图压缩的融合算法，即基于节点相似性分组与图压缩的图摘要算法（GSNSC）。首先，初始化节点为超节点，并根据相似度对超节点分组；其次，将每个组的超节点合并，直到达到指定次数或指定节点数；再次，在超节点之间添加超边和校正边以恢复原始图；最后，对于图压缩部分，判断对每个超节点的邻接边压缩和摘要的代价，并选择二者中代价较小的执行。在Web-NotreDame、Web-Google和Web-Berkstan等6个数据集上进行了图压缩率和图查询实验。实验结果表明，在6个数据集上，与SLUGGER（Scalable Lossless sUmmarization of Graphs with HiERarchy）算法相比，所提算法的压缩率至少降低了23个百分点；与SWeG（Summarization of Web-scale Graphs）算法相比，所提算法的压缩率至少降低了13个百分点；在Web-NotreDame数据集上，所提算法的度误差比SWeG降低了41.6%。以上验证了所提算法具有更好的图压缩率和图查询准确度。

针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题，提出一种基于反绎学习的量刑情节识别模型ABL-CON。首先结合神经网络与领域逻辑推理，通过半监督学习方法，使用置信学习方法表征情节识别置信度；然后修正无标签数据经过神经网络产生的不合逻辑的错误情节，重新训练识别模型，以提高识别精度。在自构建的司法数据集上的实验结果表明，使用50%标注数据与50%无标注数据的ABL-CON模型在Macro_F1值和Micro_F1值上分别达到了90.35%和90.58%，优于同样条件下的BERT和SS-ABL，也超越了使用100%标注数据的BERT模型。ABL-CON模型通过逻辑反绎修正不符合逻辑的标签能够有效提高标签的逻辑合理性以及标签的识别能力。

关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务，实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取，从而导致级联错误。与实体相比，实体边界粒度小且具有二义性，更易识别。因此，提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法，通过跳过实体，对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能，所以错误扩散的问题得到了缓解；并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中，性能得到了进一步提高，再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明，所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。