1.应用于法律咨询服务的法律知识智能查询方法，其特征在于，包括以下步骤：数据存储步骤：预先存储关键词信息至数据库中；还预先存储法律相关案例，以及各个案例与各个关键词的关联度至数据库中；还预先存储法律条文，以及各个法律条文与各个关键词的关联度至数据库中；

信息获取步骤：获取学生通过学生端输入的咨询问题；

关键词提取步骤：提取咨询问题中的关键词；

法律知识调取步骤：根据提取的关键词从数据库中调取与关键词关联度最高的案例和法律条文，并发送给能够为学生提供服务的律师端；

所述数据存储步骤：还预先存储各个律师的律师信息和信息标签至数据库中；

还包括：

律师匹配步骤：根据提取的关键词从数据库中匹配与关键词对应的信息标签，并根据信息标签匹配出律师，并得到律师信息；

所述法律知识调取步骤：根据律师信息将调取的案例和法律条文发送给对应的律师端；

所述信息获取步骤：还获取律师通过律师端输入的与咨询问题对应的新增案例和新增法律条文；

还包括：

法律知识展示步骤：展示针对某一咨询问题调取模块调取的案例和法律条文，以及展示律师输入的新增案例和新增法律条文；

法律知识评选步骤：供其他律师评选出解决该咨询问题的最佳案例和法律条文，得到评选结果；

法律知识评选步骤具体包括：

S1：供其他律师对调取模块调取的案例和法律条文以及新增案例和新增法律条文进行投票，并记录投票结果；

S2：在律师投票的时候，获取该律师在该咨询问题领域的资格等级；

S3：根据投票结果以及投票律师针对该咨询问题所属领域的资格等级评选出解决该咨询问题的最佳案例和法律条文，得到评选结果；

分数修改步骤：根据评选结果对输入新增案例和新增法律条文的律师进行扣分或者加分的操作；

所述法律知识评选步骤之后还包括：

增添判断步骤：根据评选结果判断是否将律师输入的新增案例和新增法律条文存储至数据库中；

关联度分配步骤：当新增案例和新增法律条文存储至数据库中时，在调取的案例和法律条文与咨询问题的关联度的基础上，根据投票结果对新增案例和新增法律条文分配与咨询问题的关联度；

还包括以下步骤：

评论步骤：供其他律师对新增案例、新增法律条文以及系统调取的案例和法律条文进行评论；

提取步骤：从评论中提取出现频率高于频率阈值的新增关键词；

语义分析步骤：将新增关键词与数据库中预先存储的关键词进行对比分析，判断是否有不同于数据库中关键词的新增关键词；

关联度赋值步骤：当判断出有不同于数据库中关键词的新增关键词时，将新增关键词存储至数据库中，并根据这些新增关键词的出现频率对新增关键词与系统推送的案例、法律条文之间的关联度赋值；

所述关联度分配步骤：当有新增关键词存储至数据库中时，在调取模块调取的案例和法律条文与咨询问题的关联度的基础上，根据投票结果对新增案例和新增法律条文分配与咨询问题的关联度。

2.根据权利要求1所述的应用于法律咨询服务的法律知识智能查询方法，其特征在于，还包括：服务评价步骤：学生通过学生端对匹配出的律师的服务进行评分；

总分评测步骤：根据历史所有学生对律师的评分对律师的总分进行评测，得到服务总分；

在线评测步骤：评测律师的在线时长；

所述律师匹配步骤：根据信息标签、服务总分和律师的在线时长匹配出律师。

3.根据权利要求1所述的应用于法律咨询服务的法律知识智能查询方法，其特征在于，所述数据存储步骤：还预先存储有领域信息至数据库，所述关键词信息与领域信息一一对应；

还包括：

领域匹配步骤：根据提取的关键词从数据库中匹配与关键词对应的领域信息；

历史案件收集步骤：收集各个律师各个领域的历史案件处理信息，所述历史案件处理信息包括案件处理件数、各个案件处理后的服务总分、各个案件处理时长；

等级划分步骤：根据历史案件处理信息对各个律师各个领域划分资格等级。