关键词:
法律要素抽取
本体驱动
模式学习
变分推理
异质图
摘要:
随着我国司法案件量持续增长,法官工作压力与司法效率间的矛盾日益凸显。为推进审判体系现代化,最高人民法院提出“智慧法院”战略目标,其核心在于实现司法数据的深度智能化应用。裁判文书作为司法活动的核心载体,其法律要素具有多层次价值:基本要素构成案件数据库的标准化框架;核心要素支撑类案知识图谱构建;论辩要素则为法律论证模型提供训练基础。然而,现有研究多采用人工规则或单一抽取方法,存在可扩展性差、要素覆盖不全等缺陷。为此,本文选取案件最多的民事文书进行研究,提出了融合本体建模与混合抽取的技术框架,系统解决中文民事裁判文书的“基本—核心—论辩”多层次要素抽取全覆盖问题。本文主要完成以下工作:
(1)基于对民事裁判文书结构特征与语言规律的深度解析,构建了“基本要素—核心要素—论辩要素”三层法律要素分类体系。通过复用司法案例本体框架(JCO),结合中文法律文本特性构建分层本体模型,实现了法律概念的形式化表达与语义关联建模,为要素抽取提供了结构化知识支撑。
(2)针对基本要素抽取问题,提出了“规则模式+半监督学习”的分层抽取框架。对具有固定文本范式且独立成段特征的独立型基本要素(如案号、审判员),设计基于正则表达式的精准抽取规则;对于存在高密度要素嵌套结构及非结构化语言表达的复合型基本要素(如当事人信息),构建模式学习的半监督框架,通过Bootstrapping算法迭代生成强模式规则。
(3)针对核心要素隐含性、多要素共存及复杂关联的挑战,提出变分推理驱动的抽取方法。该方法将标签语义与特征先验建模为概率隐变量,构建融合GCN与注意力机制的深度生成模型:通过GCN挖掘标签共现关系并采用混合高斯分布建模语义,结合变分推理整合先验知识强化语义-标签映射。实验显示,在CAIL2019数据集上离婚/借贷案件mi-F1达0.8286/0.7515,较传统方法提升2.37%/3.03%。消融实验验证了GCN模块在多标签场景中的关键作用(离婚案件HL下降4.2%),以及语义嵌入与领域先验对长尾样本的重要性(借贷案件mi-F1骤降6.7%)。研究表明该方法有效解决核心要素抽取难题。
(4)针对诉辩对抽取的跨段语义交互复杂及句子位置关联难题,提出异质图卷积模型。构建包含诉请/答辩句节点及四类边(段内/段间关联)的异质图,结合交叉注意力与旋转位置编码实现多维度语义建模:通过RGCN捕捉显式关系,交叉注意力探索深层对齐,旋转编码强化位置感知。在法研杯2023数据集上F1达40.30%,较BERT提升14.62%。消融实验验证了跨段边对精确率的关键作用(F1下降3.5%),以及位置编码对定位句子对的重要性(精确率下降5.25%)。该方法有效解决诉辩对抽取难题。
(5)针对法律要素抽取工程化需求,设计模块化自动抽取系统。采用“预处理-段落分类-要素抽取”三级架构,融合规则模式、本体推理与深度学习模型:通过文本清洗与逻辑分段实现数据标准化;基于本体模型构建分类体系,设计差异化抽取器(规则模式/半监督学习/变分推理/异质图网络)处理三类要素。
综上,本文通过构建融合本体建模与混合抽取的技术框架,系统性解决了中文民事裁判文书多层次法律要素抽取难题。研究创新点体现在:突破传统单一维度局限;设计分层抽取机制,实现规则、模式学习与深度学习的有机协同;构建异质图网络与变分推理模型,攻克跨段语义关联与隐含要素推理的技术瓶颈;开发模块化抽取系统,推动研究成果向司法实践转化。