SIGIR 2021 | 深入探索犯罪情节，中科大提出基于环境感知的法律判决预测
?PaperWeekly 原創 ·?作者?|?金金
單位?|?阿里巴巴研究實習生
研究方向?|?推薦系統
簡介
法律判決預測是民法系統法律智能中的一項基本任務，旨在自動預測指控、法律條文和刑期預測等多個子任務的判決結果。現有的研究主要集中在整個事實描述對所有子任務的影響。他們忽視了實際的司法場景，即法官采用犯罪情節（即事實的各個部分）來決定判決結果。
為此，在本文中，作者通過探索犯罪情節，提出了一個環境感知的法律判斷預測框架（即 NeurJudge）。具體來說，NeurJudge 利用中間子任務的結果將事實描述分成不同的情況，并利用它們對其他子任務進行預測。此外，考慮到困難的判決（即罪名和法條）的流行，作者進一步將 NeurJudge 擴展到一個更全面的框架，由 NeurJudge+ 表示。特別是，NeurJudge+ 利用標簽嵌入方法將標簽（即罪名和法條）的語義合并到事實中，以生成更具表現力的事實表示，以解決困難的判決問題。
在兩個真實世界數據集上的大量實驗結果清楚地驗證了本文提出的框架的有效性。
論文標題：
NeurJudge: A Circumstance-aware Neural Framework for Legal Judgment Prediction
論文來源：
SIGIR 2021
論文鏈接：
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.3462826
模型
本文首先定義了一個案件描述中具備的三種部分：決定判決的部分（ADC），決定刑期的部分（SSC）和對刑期有影響的部分（DSC），并給出了他們直接的關系。
在此基礎上，作者提出了一個基礎的判決預測框架，該框架首先根據相關罪名將 ADC 和 SEC 從事實中分離出來，并采用 ADC 來預測相應的法條。接下來，根據預測的法條，從 SEC 中識別出 SSC 和 DSC，并利用它們來預測刑期。
此外，為了緩解困難的判決問題并提高 NeurJudge 的性能，作者在 NeurJudge 的基礎上提出了一個擴展模型（由 NeurJudge+ 表示），采用基于圖的標簽嵌入方法。特別是，作者利用標簽（即罪名和法條）的描述來構建兩個標簽的相似圖。然后，作者通過分解策略從圖中提取特殊標簽特征。通過這些特征和事實描述之間的相互作用，捕獲案例中可區分的組成部分，可以獲得更具表現力的事實表示并將其合并到 NeurJudge 中以提高其性能。
實驗
作者在中的 CAIL 數據集上進行了實驗，首先對比了不使用 BERT 的模型效果，本文的模型也使用了 GRU 的編碼器，發現本文模型取得了顯著更好的效果。
另外和 BERT 的模型比較，本文的模型也取得了顯著更好的效果。
結論
在本文中，作者提出了一個環境感知框架（即 NeurJudge）來模擬判斷過程以提高 LJP 的性能。 具體來說，NeurJudge 通過利用中間子任務的結果，利用 CCFS 將事實分為不同的情況，并利用這些情況的表示來預測相應的任務。
此外，為了解決困難的判決問題，作者在 NeurJudge 的基礎上設計了一個擴展，用 NeurJudge+ 表示。特別是，通過從標簽相似度圖中提取的標簽特征與事實描述之間的相互作用，NeurJudge 中加入了更具表現力的事實表示，以做出更準確的預測。對兩個真實世界數據集的大量實驗證明了 NeurJudge 和 NeurJudge+ 的優越性。
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總結
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