Nghiên cứu phương pháp trích xuất và ánh xạ tri thức pháp lý từ văn bản luật sang đồ thị tri thức phục vụ hệ thống hỏi đáp pháp luật

Abstract

Luận văn này đề xuất phương pháp trích xuất và ánh xạ tri thức pháp lý từ Bộ luật Hình sự Việt Nam sang dạng đồ thị tri thức nhằm phục vụ hệ thống hỏi đáp pháp luật tự động. Quy trình xây dựng KG gồm năm giai đoạn chính: trích xuất nội dung văn bản pháp luật từ các tệp PDF, tiền xử lý và chuẩn hóa dữ liệu thành các điều luật riêng biệt, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để trích xuất các thực thể và mối quan hệ pháp lý, ánh xạ dữ liệu sang cơ sở dữ liệu đồ thị Neo4j dưới dạng node và relationship, và cuối cùng là tối ưu hóa cũng như trực quan hóa đồ thị tri thức. Đồ thị thu được có khả năng biểu diễn các quan hệ quan trọng giữa điều luật, hành vi vi phạm, hình phạt và đối tượng áp dụng. Trên cơ sở đó, luận văn xây dựng hai pipeline hỏi đáp pháp luật gồm mô hình LLM-only và mô hình kết hợp KG + LLM, đồng thời tiến hành đánh giá trên bộ dữ liệu gồm 100 câu hỏi pháp lý. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình KG + LLM đạt Recall 0.92 và F1-score 0.9583, cao hơn so với mô hình LLM-only với Recall 0.86 và F1-score 0.9247, cho thấy việc tích hợp đồ thị tri thức giúp cải thiện độ đầy đủ, tính chính xác và tính ổn định của hệ thống hỏi đáp pháp luật.