李 尚，張宏莉，葉 麟，方濱興

（哈爾濱工業(yè)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，哈爾濱 150001）

0 引言

在司法領(lǐng)域，隨著廣大人民群眾的法律意識不斷增強(qiáng)，新案件的增長速度日益提高，再加上法律為了適應(yīng)社會中層出不窮的新生事物而不斷做出更新和完善，使得每天都有大量的新數(shù)據(jù)出現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)來自于各類民事和刑事案件卷宗和判決文書，以及法律法規(guī)的補(bǔ)充擴(kuò)展和司法解釋。與此同時(shí)，中國司法信息化建設(shè)不斷推進(jìn)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過篩選和清洗也更多地公開發(fā)布出來，中國裁判文書網(wǎng)是由最高人民法院主辦的裁判文書發(fā)布網(wǎng)站，收錄文書數(shù)量多達(dá)1 億余篇且仍在繼續(xù)增長，目前已成為法律領(lǐng)域最大規(guī)模的數(shù)據(jù)資料庫。

另一方面，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，司法工作者的負(fù)擔(dān)也日益繁重，法官和律師不僅需要查閱大量歷史案例作為參考，還要對新的法律法規(guī)以及現(xiàn)有法律法規(guī)的補(bǔ)充擴(kuò)展進(jìn)行深入理解和研究。近年來，以深度學(xué)習(xí)和自然語言處理（natural language processing，NLP）為代表的人工智能技術(shù)不斷取得新的突破，其研究成果已經(jīng)推動(dòng)了制造、醫(yī)療、教育等諸多領(lǐng)域的發(fā)展，提高了這些領(lǐng)域的生產(chǎn)效率，從而減輕了人們的勞動(dòng)負(fù)擔(dān)。而在司法領(lǐng)域，人工智能的相關(guān)研究總體上仍處于起步階段。

文本處理是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域里相對基礎(chǔ)但也非常重要的技術(shù)分支，包括文本表示、聚類、分類、檢索等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。而法律領(lǐng)域最主要的數(shù)據(jù)形式便是以裁判文書內(nèi)容為代表的法律文本，如圖1 所示，其內(nèi)容主要涉及對被告人信息、案件情節(jié)以及判決結(jié)果的描述。

圖1 法律文本（裁判文書）樣例Fig.1 An example of legal text（judgment document）

為了充分挖掘法律文本數(shù)據(jù)的價(jià)值，減輕法律從業(yè)人員繁重的數(shù)據(jù)處理工作負(fù)擔(dān)，近年來人工智能研究人員已經(jīng)針對基于深度學(xué)習(xí)的法律文本處理技術(shù)開展了一系列工作，特別是在法律文本表示、法律文本分類以及幾類典型的法律文本挖掘與應(yīng)用方面，已產(chǎn)生一批代表性的成果。本文對這些研究工作和成果進(jìn)行簡要的梳理和分析。

1 基于深度學(xué)習(xí)的法律文本表示

文本表示是許多NLP 應(yīng)用中的基礎(chǔ)性任務(wù)，對提升各類文本處理算法性能具有十分重要的作用。文本表示的目標(biāo)是將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)映射到低維向量空間中，進(jìn)而可以用數(shù)學(xué)方法對文本進(jìn)行計(jì)算和處理［1］。與通用領(lǐng)域的文本相比，法律文本具有領(lǐng)域性強(qiáng)、信息密集、結(jié)構(gòu)特征相對明顯等特點(diǎn)，更加有效的法律文本技術(shù)可以顯著提升建模、分類、推理、挖掘等下游任務(wù)的性能，近年來已引起研究者的廣泛興趣。

1.1 基于嵌入的法律文本表示

字和詞嵌入是對語言進(jìn)行向量化表示的重要手段，但傳統(tǒng)的嵌入方法（如Word2Vec）對于法律文本中專業(yè)術(shù)語和領(lǐng)域知識的表達(dá)能力相對不足。Nay 通過在一個(gè)由案例法、成文法和行政法構(gòu)成的法律語料庫上應(yīng)用Word2Vec，訓(xùn)練得到了一個(gè)Gov2Vec 的工具，可以有效地對語料中的法學(xué)概念進(jìn)行編碼，并能夠?qū)W習(xí)到這些概念向量之間的隱含關(guān)系，成功運(yùn)用在最高法院意見、總統(tǒng)行動(dòng)和國會法案的摘要生成任務(wù)中［2］；Chalkidis 和Kampas 同樣基于Word2Vec 提出了Law2Vec，通過包括英國、歐盟、加拿大、澳大利亞、美國和日本等國立法的大型語料庫中訓(xùn)練法律詞匯嵌入，并驗(yàn)證了法律詞匯語義特征表示在文本分類、信息抽取和信息檢索3 個(gè)任務(wù)中的重要作用［3］。

自2018 年以來，以BERT 為代表的預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)形成了一種新的NLP 范式［4］：首先使用大規(guī)模文本語料庫進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再對特定任務(wù)的小數(shù)據(jù)集微調(diào)，從而降低單個(gè)NLP 任務(wù)的難度。預(yù)訓(xùn)練語言模型的應(yīng)用，大幅提升了命名實(shí)體識別、事件抽取、機(jī)器翻譯、自動(dòng)問答等多項(xiàng)NLP 任務(wù)的性能，在法律文本處理領(lǐng)域也具有良好的應(yīng)用前景。針對通用預(yù)訓(xùn)練語言模型對法律領(lǐng)域術(shù)語和知識表達(dá)能力較弱的問題，Zhong 等人提出了一個(gè)基于千萬級法律文本（包括民事和刑事裁判文書）的中文預(yù)訓(xùn)練模型OpenCLaP（Open Chinese Language Pre－trained Model Zoo），其支持最大512 長度的文本輸入以適配多種任務(wù)需求，經(jīng)過微調(diào)使用后有效提升了案件要素抽取、判決結(jié)果預(yù)測、相似案例匹配等多個(gè)法律文本處理任務(wù)中基線模型的性能［5］。目前，如何將知識嵌入到預(yù)訓(xùn)練語言模型已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在法律文本表示領(lǐng)域開展此類研究同樣有助于提升深度學(xué)習(xí)模型對于法律概念的理解和推理能力。

1.2 基于特征的法律文本表示

基于嵌入的法律文本表示方法充分發(fā)揮了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NLP 任務(wù)中強(qiáng)大的潛在語義學(xué)習(xí)能力，但其產(chǎn)生的文本向量往往無法解釋，這對于強(qiáng)調(diào)領(lǐng)域知識的法律文本是一個(gè)顯著的缺陷。而傳統(tǒng)的特征工程方法，由于需要大量人工標(biāo)注工作，在大規(guī)模的法律語料庫面前也顯得捉襟見肘。因此，有研究者開始嘗試這兩種方法的結(jié)合，即在上層使用一定量的領(lǐng)域知識來定義法律文本表示的特征模式，然后在底層使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對這些特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和表示。

Li 等人根據(jù)中國刑法中對于盜竊罪的定義，歸納出與定罪量刑相關(guān)的9 維特征（包括犯罪嫌疑人基本信息、是否累犯、是否攜帶武器、涉案物品價(jià)值等），然后使用長短期記憶（long short－term memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)對法律文本進(jìn)行編碼，再根據(jù)生成的向量表示使用分類算法，判斷是否符合某個(gè)特征，進(jìn)而得到針對法律文本的9 維向量表示，在實(shí)現(xiàn)了特征降維的同時(shí)，使得特征能夠在法律知識框架下具備良好的解釋性［6］。針對判決結(jié)果預(yù)測任務(wù)，Li 等人提出了一種基于注意力機(jī)制的法律文本表示模型，通過在涉及10 類刑事罪名的裁判文書語料中進(jìn)行訓(xùn)練，生成基于案件事實(shí)、被告人信息及相關(guān)刑法條文等多個(gè)層面的潛在語義特征表示向量，能夠表示法律文本中人物、事件、法律條文3 者之間的潛在邏輯關(guān)系，大幅提升了罪名、法律條文、刑期等預(yù)測任務(wù)的性能和預(yù)測結(jié)果的可解釋性［7］。

2 基于深度學(xué)習(xí)的法律文本分類

文本分類是法律文本處理應(yīng)用中的關(guān)鍵任務(wù)。不同的法律文本處理任務(wù)可以轉(zhuǎn)化為不同類型的文本分類問題。例如：判斷一個(gè)案件中的被告人是否有自首情節(jié)屬于簡單的二分類問題，分析案件類型（涉嫌的主要罪名為互斥關(guān)系）屬于多分類問題，判定被告人觸犯了哪些法條則屬于多標(biāo)簽分類問題。已有的研究工作也基本圍繞這3 類問題展開。

Aletras 等人使用多個(gè)支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）分類器對案件的若干語義學(xué)特征分別進(jìn)行二分類，用于預(yù)測歐洲人權(quán)法院的判決［8］；Boella 等人使用詞頻－逆向文件頻率（Term Frequency– Inverse Document Frequency，TF–IDF）算法和信息增益進(jìn)行特征選擇，然后訓(xùn)練SVM分類器，以識別法律文本所歸屬的領(lǐng)域［9］；Liu 等人在基于案例的推理系統(tǒng)中使用K 最近鄰（K–Nearest Neighbor，KNN）算法對12 種常見的刑事罪名進(jìn)行分類［10］；Katz 等人根據(jù)從案件概要中抽取的特征，構(gòu)建了隨機(jī)樹模型以預(yù)測美國最高法院的決策［11］；Lin 等人首先根據(jù)人工定義的21 類法律要素標(biāo)簽對案件描述的句子進(jìn)行分類，再用于區(qū)分搶劫和恐嚇罪名［12］；Liu 等人將多個(gè)法條的不同組合作為標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，將多標(biāo)簽分類問題簡化為多分類問題［13－14］。這些早期的工作大多利用特征工程與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，使用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練分類器，模型分類性能和結(jié)果的可解釋性都相對較好，但由于過度依賴特征設(shè)計(jì)和人工標(biāo)注，在文本標(biāo)簽體系發(fā)生變化時(shí)可擴(kuò)展性較差。

近年來，以各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)模型憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力在多種NLP 任務(wù)中發(fā)揮了重要作用，特別是針對大規(guī)模語料庫的學(xué)習(xí)中，相比人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的語義信息。Wei 等人使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network，CNN）實(shí)現(xiàn)了一個(gè)法律文檔分類器，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明CNN 模型在大規(guī)模訓(xùn)練集上取得的性能明顯優(yōu)于SVM［15］；Chalkidis and Androutsopoulos 采用了完全不依賴人工標(biāo)注的詞語本身、詞性標(biāo)簽和符號嵌入作為特征，使用雙向LSTM 網(wǎng)絡(luò)完成了合同要素抽取任務(wù)［16］；Luo 等人提出了一個(gè)基于注意力機(jī)制的多標(biāo)簽神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，通過將法律法規(guī)信息融入案件事實(shí)的向量表示，在提升案件罪名分類性能的同時(shí)使分類結(jié)果具備一定的可解釋性［17］；Li 等人提出了一種多通道注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，僅使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中罪名類型、適用法條、刑期3 個(gè)極易獲取的標(biāo)簽為監(jiān)督對案情描述、被告人信息和法律條文進(jìn)行聯(lián)合編碼，靈活的編碼方式可以支持不同的多標(biāo)簽分類任務(wù)，均取得了較好的分類性能［7］；Wang 等人提出了一種層次化匹配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在構(gòu)建案件罪名向量表示的過程中融入標(biāo)簽的層次信息，并借助語義匹配的方法完成罪名分類任務(wù)，取得了較高的準(zhǔn)確率［18］。

3 法律文本挖掘與應(yīng)用

隨著法律文本表示和分類等法律文本處理技術(shù)的不斷成熟，以及法律領(lǐng)域利用計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)輔助業(yè)務(wù)開展的需求的快速增長，近年來涌現(xiàn)出一些代表性的法律文本挖掘方法及其應(yīng)用。

3.1 法律判決預(yù)測

法律判決預(yù)測（Legal Judgment Prediction，LJP）是基于法律文本的最關(guān)鍵任務(wù)之一。在中國、德國、法國等采用大陸法系的國家中，判決結(jié)果是根據(jù)案件事實(shí)與成文法規(guī)決定的。在這一法律制度下，LJP的任務(wù)就是通過案件事實(shí)描述文本與法律條文的匹配，來判斷相關(guān)行為是否觸犯某條法律，進(jìn)而對應(yīng)判罪名、適用法條以及刑期做出預(yù)測。

已有研究大多將罪名和法條預(yù)測任務(wù)用文本分類算法解決，包括早期使用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以及近期使用深度學(xué)習(xí)模型的方法。為了促進(jìn)LJP 的發(fā)展，Xiao 等人提出了一個(gè)大規(guī)模的中文裁判文書數(shù)據(jù)集C－LJP，包含中國法院發(fā)布的268 萬件刑期案件文本［19］；在近期的一些工作中，Luo 和Li 將研究重心放在如何使用基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去挖掘案件，描述不同部分之間的邏輯關(guān)系，為了更好的實(shí)現(xiàn)這一目的以及為后續(xù)預(yù)測結(jié)果提供更好的可解釋性，引入了法律條文作為外部知識來引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼過程，在罪名和法條預(yù)測任務(wù)中取得了優(yōu)異的性能［17，7］；Zhong 等人通過引入LJP 各個(gè)子任務(wù)之間的拓?fù)潢P(guān)系，使得模型的預(yù)測過程更符合人類法官的判案邏輯，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證實(shí)了這一做法的有效性［20］。

在刑期預(yù)測方面，有部分工作通過將刑期劃分為不同區(qū)間進(jìn)而轉(zhuǎn)化為分類問題解決，也有一些研究者按照更符合任務(wù)本身特性的回歸問題去設(shè)計(jì)模型。Li 等人根據(jù)法律條文歸納出了盜竊案件除刑期外的10 維特征，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到特征向量后再交由回歸算法進(jìn)行計(jì)算，取得了較高的準(zhǔn)確率，但這一方法相對依賴人工引入外部知識和標(biāo)注，無法高效地將預(yù)測模型擴(kuò)展到支持更多類型的案件［21］；Chen 等人提出了一種采用門控機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以罪名為基礎(chǔ)對案件進(jìn)行刑期預(yù)測，有效提升了預(yù)測的準(zhǔn)確率［22］。但總體而言，由于刑期這一數(shù)據(jù)類型連續(xù)性的特點(diǎn)，以及在現(xiàn)實(shí)中存在的法律之外的量刑因素，使得現(xiàn)有的模型性能都不理想。

3.2 相似案例檢索

隨著案件文檔規(guī)模的日益增長，相似案例檢索對于提高法律從業(yè)人員的工作效率具有重要意義，高質(zhì)量的類案推送結(jié)果也有助于中國法律更加接近所追求的“類案類判”的目標(biāo)。

在早期的研究工作中，Saravanan 和Casanovas提出了基于語義網(wǎng)和本體論的法律案例檢索系統(tǒng)，在輸入輸出兩端都比傳統(tǒng)基于關(guān)鍵字的系統(tǒng)實(shí)用性更強(qiáng)，其缺點(diǎn)是嚴(yán)重依賴法律專家對于本體的編輯，而且以本體作為檢索條件也無法滿足當(dāng)前“以案搜案”的業(yè)務(wù)需求［23－24］。

英美法系國家采用的是判例法，對一個(gè)案件作出判決時(shí)必須明確引用既往案件的判決，因此自然形成了一個(gè)案例引文網(wǎng)絡(luò)，為引入圖算法解決類案檢索問題提供了基礎(chǔ)。Wagh 等人基于案例引證網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中心性和介數(shù)性提出了一種計(jì)算印度法院判決相似度的方法［25］；Minocha 等人提出了一個(gè)法律離散度的概念，通過衡量兩個(gè)案例的相鄰節(jié)點(diǎn)集合的相似度，查找一個(gè)案例在引文網(wǎng)絡(luò)中的相似案例［26］。針對引文網(wǎng)絡(luò)通常非常稀疏的問題，有研究者開始引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法對法律文本相似度進(jìn)行計(jì)算，如基于段落相似度計(jì)算全文相似度、基于詞頻的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法、基于案件特征的最近鄰算法，但這些基于統(tǒng)計(jì)特征的方法丟失了文本原有的語義信息。為了盡可能保留文本的語義信息，使用詞嵌入和深度學(xué)習(xí)模型逐漸成為類案檢索任務(wù)的主流方法。

4 結(jié)束語

針對法律文本處理問題，本文簡要介紹了近年來以深度學(xué)習(xí)方法為主的相關(guān)研究成果，分別對法律文本表示、法律文本分類以及法律文本挖掘與應(yīng)用領(lǐng)域的研究方向和進(jìn)展進(jìn)行了梳理和分析。除本文介紹的這些方向外，法律文本處理涉及到任務(wù)還包括法律問答、法律要素抽取、法律文本摘要等。

總體而言，傳統(tǒng)的文本處理技術(shù)均可以在法律文本處理任務(wù)中發(fā)揮重要作用，而以詞嵌入方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)模型的引入，更是能夠充分學(xué)習(xí)海量法律文本中蘊(yùn)含的龐大語義信息。但是，如何使深度學(xué)習(xí)模型更好地與法律專業(yè)知識進(jìn)行融合，是目前眾多研究工作面臨的共同難題，如何兼顧模型性能和結(jié)果可解釋性將成為該領(lǐng)域未來研究的焦點(diǎn)問題。