面向法律领域的智能系统研究综述_李瑾晨.pdf

2023，59（7）基金项目：国家自然科学基金（12204062，61806103，61562068）；内蒙古自治区“草原英才”工程青年创新创业人才项目；内蒙古纪检监察大数据实验室开放课题基金（IMDBD2020013）；内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目（NJZY21578，NJZY21551）；内蒙古师范大学基本科研业务项目（2022JBQN106，2022JBQN111）；内蒙古自然科学基金（2022LHMS06001）。作者简介：李瑾晨（1998），男，硕士研究生，主要研究方向为法律人工智能、自然语言处理；李艳玲（1978），女，通信作者，博士，教授，硕士生导师，CCF会员，主要研究方向为自然语言处理、口语理解等，E-mail：；葛凤培（1982），女，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为人机交互、语音识别与理解等；林民（1969），男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、文本挖掘等。收稿日期：2022-08-25修回日期：2022-10-18文章编号：1002-8331（2023）07-0031-20面向法律领域的智能系统研究综述李瑾晨1，李艳玲1，2，葛凤培3，林民11.内蒙古师范大学 计算机科学技术学院，呼和浩特 0100222.内蒙古纪检监察大数据实验室，呼和浩特 0100153.北京邮电大学 图书馆，北京 100876摘要：随着人们法治意识的提高以及司法数字化改革的不断推进，司法机关和一些相应的平台都已经积累了大量的法律数据。在此基础上，借助人工智能算法研究和开发面向司法领域的智能系统具有重要的现实意义，它一方面可以协助法律从业人员分析处理海量数据，另一方面还能为普通民众提供便捷廉价的法律咨询服务等。以面向法律领域的智能系统为主题进行综述，根据不同应用场景选取了面向法律领域的智能系统研究的四个典型任务，分别是司法考试、民用法律问答、司法机器阅读理解、法律判决预测。详细介绍了每类任务的定义、相关数据集以及评价指标；对每类任务涉及到的重点和难点问题进行逐一剖析，并针对这些问题归纳出不同研究团队提出的合理有效的解决方案。在对最新的研究进展进行对比与分析的基础上，进一步探讨和揭示制约法律智能系统发展的主要因素；最后，对面向法律领域的智能系统研究的未来发展态势进行了展望。关键词：人工智能；法律问答；司法考试；机器阅读理解；判决预测文献标志码：A中图分类号：TP391.1doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0383Survey of Research on Intelligent System for Legal DomainLI Jinchen1,LI Yanling1，2,GE Fengpei3,LIN Min11.College of Computer Science and Technology,Inner Mongolia Normal University,Hohhot 010022,China2.Inner Mongolia Discipline Inspection and Supervision Big Data Laboratory,Hohhot 010015,China3.Library of Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,ChinaAbstract：With the improvement of people s awareness of law and the continuous advancement of judicial digitalreform,judicial organs and some corresponding platforms have accumulated a large amount of legal data.On this basis,itis critical to research and develop an intelligent system for legal domain using artificial intelligence algorithm,whichcannot only assist legal practitioners in processing large amounts of data,but also provide convenient and cheap legalconsultation services to the general public.This paper summarizes the topic of intelligent systems for legal domain,andselects four typical tasks for the research of legal intelligent system according to different application scenarios,which arejudicial examination,civil legal question answering,judicial machine reading comprehension and legal judgment prediction.The paper introduces the definition,relevant datasets and evaluation indicators of each type of task in detail.Then,itanalyzes the key points and difficulties involved in each type of task,and summarizes reasonable and effective solutionsproposed by different research teams for these problems.Based on the comparison and analysis of the latest research prog-ress,it further explores and reveals the main factors restricting the development of legal intelligence system.Finally,itprospects the future development trend of legal intelligent system.Key words：artificial intelligence;legal question answering;judicial examination;machine reading comprehension;legaljudgment predictionComputer Engineering and Applications计算机工程与应用31Computer Engineering and Applications计算机工程与应用2023，59（7）图1案件示例Fig.1Case example案情描述：刘某，男，1987年2月27日出生。2003年3月19日，刘某趁张某全家外出游玩，翻墙进入张某院子中，并偷偷溜进张某的卧室。在一通翻箱倒柜之后，刘某共搜集到现金5 000元、笔记本电脑一台（价值13 000元）和其他一些小首饰。正在刘某准备翻墙逃跑的时候，张某的表哥程某来张某家串门，恰好看见刘某在墙上。程某大声呵斥刘某，要求其把张某的东西全都放下。但刘某不予理睬，欲从墙上跳下，程某一把扯住刘某的衣服，但刘某从兜里快速取出一把匕首向程某的心脏刺去，程某应声倒地。后程某被送至医院时已经死亡。那么请问刘某犯了什么罪？答案：故意杀人罪法律智能系统的核心点是如何利用人工智能技术帮助用户解决法律领域的各类咨询、检索和判案等问题，这也说明了它在不同应用场景下，具有不同的社会意义与价值。基于司法机器阅读理解技术的智能系统和判决预测智能系统能够帮助律师和法官高效完成裁判文书案情分析并作出相应判决。民用法律问答系统不仅可以给普通用户提供可靠、优质的法律咨询服务，使其能够正确运用法律知识处理问题，而且能够缓解法律从业人员严重匮乏的问题。对于考生，司法考试智能系统能够对答案进行评判，识别考生思维误区和知识短板，并予以指导。为了推动法律智能系统发展，国家出台了一系列相关政策。2017年4月，我国最高人民法院印发的 最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见 提出了“互联网+阳光司法”，旨在利用互联网技术提升司法服务水平（https：/ of AI in Law，CAIL）（http：/）。2021年5月，最高人民法院网络安全和信息化领导小组通过了 最高人民法院信息化建设五年发展规划（20212025），提出要以司法数据中台、智慧法院大脑、在线法院建设为指引，加快人民法院信息化 4.0版建设（http：/rmfyb.chinacourt.org/paper/images/2021-05/14/01/2021051401_pdf.pdf）。面向司法领域的智能系统得到了越来越多的关注，已经成为了研究热点。法律智能系统的研究难点在于：法律领域涉及复杂的逻辑推理和数值分析，给人工智能技术带来巨大的挑战。以图1为例，多数模型会预测刘某犯了抢劫罪、盗窃罪以及故意杀人罪1，然而，如果根据案情描述中的“1987年2月27日出生”和“2003年3月19日”两部分信息会得出刘某犯罪时未满16周岁，刑法中明确规定，未满16周岁抢劫或盗窃他人不构成犯罪，而故意杀人罪没有该项规定（https：/ examination of China）1和COLIEE（the competition on legal information extraction/entailment）（https：/sites.ualberta.ca/rabelo/COLIEE2022）。JEC-QA是由清华大学提出的司法考试数据集，数据来源于国家统一法律职业资格考试，共包含26 365个不定项选择题，每个问题有4个选项。JEC-QA分为知识驱动问题（knowledge-driven questions，KD-Questions）和案例分析问题（case-analysis questions，CA-Questions）。其中，知识驱动问题侧重于对特定法律概念的理解，案例分析问题侧重于对真实案例的分析，具体数据样例如图2所示。该数据集要求模型能够正确选出问题对应的所有答案。COLIEE数据来源于日本律师资格考试。该数据集包含696个问题和768个法律条款，数据示例如图3所示，其中，Answer 表示答案、Article 表示法律条款、Question表示问题。该数据集要求模型判断问题能否被法律条款回答，如果能，输出Yes，反之输出No。322023，59（7）图2JEC-QA数据集Fig.2JEC-QA dataset问题：泰达有限公司2015年3月成立，章程规定公司对外投资比例不得超过公司注册资本60%。2016年3月，在未召开股东会的情况下，经全体股东在决定文件上签名、盖章的形式通过了与文昌公司合并的1号决议。2017年1月，泰达召开股东会，准备对外投资一职业培训业务，投资额达到公司注册资本80%，全体股东一致同意并通过该2号决议。关于以上两次决议，下列说法错误的是？选项：A.1号股东会议不成立，因为并未召开股东会B.2号决议无效，因为违反章程规定C.决议不成立和无效之诉的原告只能是股东，被告是公司，对决议涉及的其他利害关系人，可列为第三人D.如果股东对于2号决议提起撤销之诉，法院可直接要求股东提供相应担保答案：A，B，C，D类别：CA-Questions图3CO