[發明專利]動態法律事件內的推理方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010696545.6
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111897959A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王義真;杜向陽
• 申請（專利權）人: 南京擎盾信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/18
• 代理公司: 北京卓唐知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗

本申請公開了一種動態法律事件內的推理方法、裝置、設備和存儲介質。所述方法包括根據法律事件的基本知識單位建立動態法律事件本體模型；獲取法律文本，基于多任務的法律事件識別和事件要素識別方法，從法律文本中抽取法律事件和事件要素；基于動態法律事件本體模型對所抽取的法律事件和事件要素進行描述；利用單調經典邏輯方法結合非單調現代方法對法律事件內的關系進行推理，得到最終推理結果。本申請避免了推理結果的人為干擾，提高了推理結果的可論證性和正確性。本申請解決相關技術中法律推理方法依賴于法律專家經驗知識去抽取推理模型中的法律元素，抽取的效果和效率取決于法律專家，缺乏定量分析，容易造成推理結果存在偏差的技術問題。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體而言，涉及一種動態法律事件內的推理方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著人工智能技術的不斷深入和普及發展，現代化社會生活中更多的能夠見到人工智能技術的身影。一系列支持人工智能在法律領域中發展的政策出臺，促進了人工智能在法律領域的高速發展。智慧法院、智慧檢查建設等國家重大工程，提高了案件受理、審判、執行、監督等各環節信息化水平，推動執法司法信息公開，促進司法公平正義。其中，自動法律推理是提升工作實效和促進程序公正性的關鍵。法律推理是以法律規范為依據，按照一定的程序，運用相應的邏輯規則，對未判決的法律案件作出結論的推理。法律推理的首要作用在于為結論提供正當理由，而法律推理的建模是實現自動法律推理最基礎的問題。

目前，在法律推理模型方面，主流方法是以司法三段論為基礎的法律推理模式、圖爾敏的論辯模式、佩雷爾曼的新修辭學等。其中，司法三段論，是把三段論的邏輯推理應用于司法實踐的一種思維方式和方法；圖爾敏則是在對傳統司法三段論反思的基礎上，融合了實踐性論辯的特點，發展出了一種具有“程序性”特點的法律論辯模式，基本模式是由主張(Claim)、予料(Data)、正當理由(Warrant)組成，并在基本模式上增加了支援(Backing)、模態限定(modal qualifiers)和反駁(Rebuttal)組成擴展模式；佩雷爾曼學則認為司法裁判過程不是傳統邏輯三段論運用的過程，而是一個由多方主體參與的過程，通過聽眾理論使論證擺脫即時性，不隨意邀寵于特定的人或特定的情境，使論辯的理由對結論的支持力具有相對的客觀性。

公開號為CN110232447A的中國專利公開了一種法律案件深度推理方法，該方法通過解析引擎解析口語化后得到的解析結果與其知識圖譜進行訴訟請求的支持率推理，從而得到推理結果，最終以可視化推理過程的方式給用戶展示訴訟支持率以及相應的支持理由。

公開號為CN110046262A的中國專利提出一種基于法律專家知識庫的上下文推理方法，該方法利用推理引擎能夠有效解決法律文本語言理解中的部分上下文推理問題。

目前，運用知識圖譜技術和人工智能技術為驅動，構建基于動態法律事件的法律推理模型及推理方法，可以實現：(1)自動化、半自動化抽取推理模型中的法律元素替代人工閱讀法律文本，提升法律元素的抽取效率；(2)以動態法律事件為橋梁去連接法律規范和行為事實的對應關系；(3)量化支持和反駁條件度，將原有模型的0、1關系轉化成可計算概率網絡。

但是，現有的法律事件推理存在以下問題：

1、隨著法律數據越來越龐大，案件形態的多樣性、案件事實及證據本身的復雜性、法官與當事人對案件的認識角度的差異，使得無法解決事實與規范的對應問題，事實與規范二者并不存在外延的寬窄問題，不能片面認為具體的案件事實的外延必然窄于一般性的規范，因此，此時司法三段論與邏輯學發生了斷裂。

2、現有的法律推理方法依賴于法律專家經驗知識去抽取推理模型中的法律元素，抽取的效果和效率取決于法律專家，這通常是定性分析，缺乏定量的感性分析，定性案例是法學領域的慣用方法，而定量方法則是對事實進行歸納，描述其特征，分析事實之間的關聯或者因果關系的程度，而現有的法律推理方法缺乏定量分析，容易造成推理結果存在偏差。