類案識(shí)別“圖譜化”的困境、原因及優(yōu)化方案

丁 鈺 張 翔

(西南政法大學(xué),重慶 401120)

一、引言

在智慧法院建設(shè)實(shí)踐中,最高人民法院要求法官“基于案件事實(shí)、爭議焦點(diǎn)、法律適用類腦智能推理,滿足辦案人員對法律、案例、專業(yè)知識(shí)的精準(zhǔn)化需求,促進(jìn)法官類案同判和量刑規(guī)范化”①。然而,人工智能尚處于以模型學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)智能階段,而類腦智能則屬于較高技術(shù)水平的認(rèn)知仿生驅(qū)動(dòng)[1],有限的技術(shù)能力與迫切的司法需求之間形成巨大張力。即便以數(shù)據(jù)智能為基礎(chǔ)搭建“類案推送系統(tǒng)”并輔之以“類案強(qiáng)制檢索”制度,但類案檢索結(jié)果“不精準(zhǔn)”已然成為當(dāng)下類案檢索機(jī)制遭遇的最大困境。這背后固然有數(shù)據(jù)輸入端案例數(shù)量不足、案例質(zhì)量不佳等原因掣肘,但數(shù)據(jù)加工過程本身扮演著承上啟下的重要角色,特別是以“圖譜化”為核心的類案識(shí)別,既是數(shù)據(jù)輸入端案例結(jié)構(gòu)化的重要標(biāo)準(zhǔn),反向制約了案例數(shù)據(jù)的篩選,又是數(shù)據(jù)輸出端類案檢索報(bào)告所要闡釋的檢索方法的基本構(gòu)成,關(guān)乎檢索結(jié)論的可靠性。因此,類案識(shí)別“圖譜化”在理論依據(jù)、規(guī)范基礎(chǔ)以及語義識(shí)別方式等方面暴露出的問題,均是影響類案檢索結(jié)果精準(zhǔn)度的結(jié)構(gòu)性因素。

本文秉持“技術(shù)—制度協(xié)同演化”[2]的基本立場,沿循“提出問題—分析問題—解決問題”進(jìn)路展開論述。首先,闡明類案識(shí)別“圖譜化”擬解決的問題是“類案檢索不精確”并分析其成因;在確定問題面向后,揭示智慧司法實(shí)踐中類案識(shí)別“圖譜化”所遭遇的三重困境。其次,從“圖譜化”的結(jié)構(gòu)要素(語詞及語義)、生成路徑(圖譜本身)以及類型關(guān)系(圖譜之間)三個(gè)維度剖析類案識(shí)別“圖譜化”推進(jìn)困難的原因。最后,針對類案識(shí)別“圖譜化”的實(shí)踐難題,分別從知識(shí)圖譜的構(gòu)建前提(理論依據(jù))、過程(深度學(xué)習(xí))和未來方向(事理圖譜及抽象語義框架)三個(gè)層次提出破解類案識(shí)別“圖譜化”難題的可能方案。

二、類案識(shí)別“圖譜化”的問題面向及實(shí)踐難題

類案檢索不精準(zhǔn)是當(dāng)下類案檢索制度實(shí)踐效果不佳的主要表現(xiàn),而類案識(shí)別既是方法論意義上類案檢索的前提,也是類案檢索系統(tǒng)的核心技術(shù)支撐。類案識(shí)別“圖譜化”正是為了消解類案檢索不精確之弊,但其自身在語義識(shí)別等方面也存在不少問題,亟待反思并闡明痛點(diǎn)。

(一)類案檢索不精準(zhǔn)及其成因

類案檢索不精準(zhǔn)主要表現(xiàn)為檢索不到類案的“隱性缺失”(事實(shí)上有類案)和檢索到表面關(guān)聯(lián)案件的“顯性缺位”(貌合神離)。也即,現(xiàn)階段只是篩選了形式上法條援引相同、實(shí)質(zhì)上事實(shí)不同的案件進(jìn)行比對,以至于形式上關(guān)聯(lián)案件數(shù)量龐大而實(shí)質(zhì)上多為高頻詞匯簡單重疊[3]。從現(xiàn)行類案檢索系統(tǒng)的運(yùn)行原理(如圖1所示)看,輸入端往往采用關(guān)鍵詞檢索確定目標(biāo)語義,處理端則通常依據(jù)案由對案例數(shù)據(jù)類型化后,再拆解該類裁判文書語詞并進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,通過目標(biāo)語義與案例數(shù)據(jù)庫比對,依據(jù)關(guān)鍵詞重合度及復(fù)現(xiàn)頻次高低篩選類案。

圖1 現(xiàn)行類案檢索系統(tǒng)的運(yùn)行原理

事實(shí)上,案由是立案、分案等審判管理工作的標(biāo)準(zhǔn),其內(nèi)在邏輯與法官依據(jù)爭議焦點(diǎn)提煉的法律關(guān)系并不完全一致,加上數(shù)據(jù)處理只是語詞之間機(jī)械性的字符串匹配,雖然比對結(jié)果具有概率論意義上的高度相關(guān)性,但卻與目標(biāo)語義下潛藏的法律關(guān)系的結(jié)構(gòu)性關(guān)聯(lián)相距甚遠(yuǎn)。譬如,當(dāng)前中國裁判文書網(wǎng)中民事案件數(shù)量總計(jì)8000余萬件,在種類最豐富的473個(gè)三級民事案由中,平均每個(gè)案由下就有裁判文書17.3萬篇②,但實(shí)踐中相同案由的案情錯(cuò)綜復(fù)雜,以此種檢索方式試圖在17.3萬篇相同案由的案例中精準(zhǔn)定位與待決案件高度相似的類案,無異于大海撈針。

究其原因,人工數(shù)據(jù)標(biāo)注無法窮盡各類語境中語詞的真實(shí)語義,而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化也并非建立在知識(shí)圖譜基礎(chǔ)上,使得當(dāng)下的數(shù)據(jù)標(biāo)注只能實(shí)現(xiàn)低層次的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,搜索技術(shù)因知識(shí)圖譜缺失也必然會(huì)減損語詞之間可能的深層語義關(guān)聯(lián)。

(二)類案識(shí)別“圖譜化”的困境

為了提升類案檢索的精準(zhǔn)度,必須將類案識(shí)別建立在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上,以法律知識(shí)圖譜為線索建構(gòu)語詞之間深層次的語義關(guān)聯(lián)。知識(shí)圖譜是由節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)組成的一種知識(shí)性的結(jié)構(gòu)化圖解,反饋由實(shí)體表示的現(xiàn)實(shí)世界中存在的有關(guān)事物或抽象概念[4]。以刑法適用領(lǐng)域構(gòu)建類案識(shí)別的法律知識(shí)圖譜為例。首先,從判決書中提取刑事案件基本信息;其次,對案情介紹、犯罪行為、判決主文等進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注;接著,實(shí)施法律規(guī)則匹配。若匹配成功,則將標(biāo)注信息列為案例標(biāo)簽信息;若匹配失敗,則重新開始匹配直至識(shí)別成功[5]。

類案識(shí)別“圖譜化”面臨的第一重困境是“非結(jié)構(gòu)化文本的語義難識(shí)別”。法律知識(shí)圖譜構(gòu)建所需要的裁判文書包括類結(jié)構(gòu)化的案件基本信息和非結(jié)構(gòu)化文本[6]。類案識(shí)別所依賴的法律知識(shí)圖譜構(gòu)建難點(diǎn)在于,基本案情中非結(jié)構(gòu)化文本如何進(jìn)行技術(shù)處理。譬如,當(dāng)事人陳述的自然語言特征千差萬別,法院認(rèn)定事實(shí)的敘事方式不盡統(tǒng)一,釋法說理方式更是風(fēng)格迥異。這些非結(jié)構(gòu)化文本都增加了語義識(shí)別的難度。

類案識(shí)別“圖譜化”面臨的第二重困境是“語義識(shí)別的理論依據(jù)難選擇”。刑法適用領(lǐng)域當(dāng)下類案識(shí)別的法律知識(shí)圖譜構(gòu)建主要從技術(shù)原理出發(fā)[7],重點(diǎn)關(guān)注了刑事案件的表面相似信息,沒有穿透語詞并深入規(guī)范語義探尋語詞之間的實(shí)質(zhì)關(guān)聯(lián)[8]。刑法領(lǐng)域存在“四要件”“階層論”等構(gòu)成要件理論,學(xué)說分歧亦是刑法不同價(jià)值取向的折射,且不論依據(jù)何種刑法理論才能有效適配知識(shí)圖譜構(gòu)建,僅數(shù)據(jù)標(biāo)注這一前提程序而言,就會(huì)率先面臨上述構(gòu)成要件的選擇難題。

類案識(shí)別“圖譜化”面臨的第三重困境是“規(guī)范之間的體系關(guān)系難協(xié)調(diào)”。例如,刑法條文中罪狀描述相似但定罪結(jié)論不同的情況較多,一個(gè)犯罪行為牽涉多個(gè)法條適用的情形也不在少數(shù)[9]。事實(shí)上,基于刑法的法律知識(shí)圖譜構(gòu)建僅局限于從某一個(gè)罪名展開,再去關(guān)聯(lián)此罪與彼罪、此案與彼案[5]。這種為了技術(shù)實(shí)施便利而割裂罪名或案件之間內(nèi)在聯(lián)系的不當(dāng)操作,導(dǎo)致復(fù)雜案件的類案識(shí)別實(shí)質(zhì)上只是相似罪名重合度高低的判斷,而不是罪數(shù)關(guān)系差異所映射的案件情節(jié)不同,因而流于形式化且識(shí)別精準(zhǔn)度不高。

三、類案識(shí)別“圖譜化”推進(jìn)困難的原因分析

類案識(shí)別“圖譜化”的三重困境根源于技術(shù)與制度協(xié)同演化不順暢。其中,語義識(shí)別層面表現(xiàn)為“算法框架不協(xié)調(diào)”;在圖譜生成層面沒有區(qū)分簡繁案件,致使復(fù)雜案件的圖譜構(gòu)建模式不適配;在圖譜關(guān)系層面,單一法律部門或特定法律關(guān)系的預(yù)設(shè),使得不同類型圖譜之間難有交集。

(一)語義算法架構(gòu)不協(xié)調(diào)

在構(gòu)建語義識(shí)別的算法模型時(shí),一方面,實(shí)體類型和關(guān)系類型都由算法設(shè)計(jì)者進(jìn)行選擇和解釋,其中難免摻雜非專業(yè)性的主觀判斷和帶有偏好的語詞選擇;另一方面,當(dāng)前技術(shù)水平下無法搭建出具有“全適應(yīng)性”的模型,技術(shù)人員最多只能就某一類型案件或者特定事件進(jìn)行模型構(gòu)建,而這些模型之間存在較大的技術(shù)壁壘,不僅難以互通,也無法進(jìn)行通用性擴(kuò)展。譬如,陳彥光等人采取的是CNN句子分類模型[5],喬鋼柱等人采用OWL進(jìn)行語言本體描述[10]。合并基于不同底層邏輯構(gòu)建的語義知識(shí)圖譜,需要在不同機(jī)器語言之間進(jìn)行算法轉(zhuǎn)譯。然而,語義匹配絕大多數(shù)情況下不是元素間一對一的匹配,元素間隱含關(guān)聯(lián)的語義關(guān)系需要相似匹配,而相似性的確立又依賴于匹配的不斷學(xué)習(xí),這就要求語義匹配還需進(jìn)一步挖掘框架間、詞元間及框架元素間的語義聯(lián)系[11]。

(二)圖譜的生成路徑顛倒

從技術(shù)迭代規(guī)律看,數(shù)據(jù)標(biāo)注的算法設(shè)計(jì)“由簡到繁”無可厚非,但從類案檢索的制度預(yù)期反思,各類部門法交叉案件才是法律知識(shí)圖譜建構(gòu)時(shí)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重點(diǎn),簡單案件的檢索需求并不迫切且對類案同判意義不大。司法實(shí)踐中出現(xiàn)圖譜構(gòu)建的“避重就輕”現(xiàn)象,根源在于,沒有認(rèn)識(shí)到簡單案件的圖譜構(gòu)建路徑應(yīng)側(cè)重于“從數(shù)據(jù)到圖譜”的自下而上方式,而復(fù)雜案件的圖譜構(gòu)建路徑應(yīng)側(cè)重于“從圖譜到數(shù)據(jù)”的自上而下方式。也即,簡單案件的類案識(shí)別容易“圖譜化”而疑難案件的類案識(shí)別不容易“圖譜化”。這就意味著,技術(shù)理性引發(fā)路徑依賴,類案識(shí)別“圖譜化”的主要對象已然偏離了類案檢索的制度初衷。由此造成復(fù)雜案件圖譜設(shè)計(jì)的技術(shù)難題非但遲遲未能攻破,巨大的制度運(yùn)行成本和類案檢索質(zhì)量不高的現(xiàn)實(shí)困境,早已阻礙了智慧法院建設(shè)繼續(xù)向深入推進(jìn)。

(三)關(guān)系圖譜之間有壁壘

在智能司法實(shí)踐中,不同類型的司法案件,其類案識(shí)別“圖譜化”的構(gòu)建方式多元異構(gòu)。類案識(shí)別“圖譜化”的標(biāo)準(zhǔn)大致可以從形式和內(nèi)容兩個(gè)維度進(jìn)行區(qū)分。就形式標(biāo)準(zhǔn)而言,裁判文書必須依照法定程序生成,其格式也有相關(guān)規(guī)范予以限定③;就內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)而言,圖譜構(gòu)建受制于規(guī)范化的法律語言、客觀化的事實(shí)描述。然而,不同法律部門對客觀事實(shí)的“轉(zhuǎn)譯”并不統(tǒng)一,許多法律概念只是名稱相同但在不同部門法之下其內(nèi)涵和外延差異較大。這就迫使當(dāng)前類案識(shí)別大多選擇單一法律關(guān)系的案例為樣板,建構(gòu)專用“知識(shí)圖譜”進(jìn)行建模。這些圖譜的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)及模型實(shí)驗(yàn)參數(shù)不僅受限于不同的算法邏輯,而且各部門法內(nèi)部再進(jìn)一步以具體案件類型為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建專門的實(shí)驗(yàn)基準(zhǔn)。因此,無論是刑事法律適用中“數(shù)罪并罰”還是民事法律適用中“讓與擔(dān)?！?諸如此類多重法律關(guān)系疊加的案件,都難以在規(guī)則層面找到圖譜設(shè)計(jì)的交集,遑論超越部門法界限的刑民交叉、刑行交叉、民行交叉等復(fù)雜案件。

四、破解類案識(shí)別“圖譜化”難題的可能方案

破解類案識(shí)別“圖譜化”的難題,特別是化解語義識(shí)別困境,需要首先從法學(xué)原理出發(fā)優(yōu)化規(guī)范體系并通過“抽象規(guī)范定型化”填充語義間隙;在該定型化過程中,可以利用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)法律知識(shí)圖譜的邏輯架構(gòu)不斷具化;當(dāng)然,知識(shí)圖譜并非類案識(shí)別技術(shù)優(yōu)化的終點(diǎn),發(fā)揮事理圖譜和抽象語義框架在語義關(guān)系判定方面的優(yōu)勢是未來技術(shù)迭代的突破口。

(一)優(yōu)化知識(shí)圖譜構(gòu)建的理論依據(jù)

我國已形成案例指導(dǎo)制度,指導(dǎo)性案例的裁判要點(diǎn)、敘事結(jié)構(gòu)及其適用方法,成為案例類型化的重要理據(jù)[12]。法律知識(shí)圖譜構(gòu)建,不僅需要從文意出發(fā),還應(yīng)當(dāng)如指導(dǎo)性案例一般,對法律行為進(jìn)行抽象并且定型化處理,形成圖譜搭建的基本要素。當(dāng)然,也要兼顧各類案件對不同圖譜的差異化需求。

其一,在刑法領(lǐng)域,圖譜構(gòu)建不應(yīng)直接以“一類行為”或“一類罪名”出發(fā),而是需要首先構(gòu)建刑法總則的概念模型,再以分則中各罪名、構(gòu)成要件以及量刑情節(jié)為充盈。其二,在民法領(lǐng)域推進(jìn)類案識(shí)別,更要重視“應(yīng)然理論”與“實(shí)然案例”之間聯(lián)動(dòng),先類型化民事案件,后搭建類案識(shí)別模型。有學(xué)者提出,以“請求權(quán)基礎(chǔ)”為底層邏輯,同時(shí)輔以“要件審判九步法”作為核查程序,實(shí)現(xiàn)人工智能在民法圖譜構(gòu)建中嵌入[13]。其三,在行政法領(lǐng)域,需要強(qiáng)化規(guī)范本身的體系性,由法律專家將行政法類案關(guān)聯(lián)和識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)先行抽象,然后再介入模型構(gòu)建,著重判斷模型本身的合法性、合理性和可行性。其四,交叉類案件的圖譜構(gòu)建依賴于不同部門法的圖譜設(shè)計(jì),但這并不意味著該類案件只是各種圖譜的簡單疊加,而應(yīng)當(dāng)發(fā)揮事理圖譜的技術(shù)優(yōu)勢,減少不同部門法各自知識(shí)圖譜對事實(shí)篩選的過度限制,回歸交叉案件本身的內(nèi)在事實(shí)關(guān)聯(lián)。

在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,逐步實(shí)現(xiàn)從知識(shí)圖譜到事理圖譜演化,再向抽象語義框架邁進(jìn)。

(二)以深度學(xué)習(xí)優(yōu)化法律知識(shí)圖譜

首先,需要利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行類案事實(shí)提取,充盈類案同判規(guī)則數(shù)據(jù)庫;其次,依據(jù)法律規(guī)范構(gòu)成要件要素將待決案件拆分后,整體置入類案同判規(guī)則數(shù)據(jù)庫;最后,通過基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)圖譜進(jìn)行事實(shí)關(guān)系匹配,將無維度標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類整合[14],以實(shí)現(xiàn)類別歸納[15]。

較之于關(guān)鍵詞檢索遍歷結(jié)點(diǎn)固定順序的“盲目搜索”策略[16],基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建知識(shí)圖譜后,可以通過非線性檢索方式,避免案由具化檢索有限性帶來的檢索結(jié)果隱性缺失,還可以在案例之間建構(gòu)“去中心化”的深度關(guān)聯(lián)從而避免檢索結(jié)果的顯性錯(cuò)位。

減少了對外部工具和人工特征選擇的依賴,可以有效完成端到端的實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和關(guān)系補(bǔ)全等任務(wù),實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜的自動(dòng)構(gòu)建與內(nèi)外協(xié)調(diào),進(jìn)而使類案得以精準(zhǔn)呈現(xiàn)。

(三)推動(dòng)知識(shí)圖譜向事理圖譜演進(jìn)

事理圖譜強(qiáng)化了在數(shù)據(jù)密集情況下對類案信息本身的處理,偏向于邏輯描述與演繹推理,是基于事理邏輯的知識(shí)推導(dǎo)。較之于知識(shí)圖譜,事理圖譜可以彌補(bǔ)知識(shí)圖譜在案件關(guān)聯(lián)、邏輯推演、舉證說理等方面的不足。

首先,利用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搭建知識(shí)圖譜的效率較高,但類案識(shí)別所依附的數(shù)據(jù)還包括半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),事理圖譜在應(yīng)對這兩者時(shí),較之于知識(shí)圖譜更有利于類案相似點(diǎn)與不同點(diǎn)的呈現(xiàn)[17]。譬如,周京艷等人將事理圖譜應(yīng)用于情報(bào)研究,情報(bào)與類案識(shí)別的相同之處在于,信息文字對于兩者而言均至關(guān)重要,兩者都涉及信息判讀[18]。

其次,情報(bào)存在有效情報(bào)信號(hào)與情報(bào)噪音的區(qū)別,類案識(shí)別過程也需要在案例之間判斷相似性及差異性,同時(shí)在相似性要素與差異性要素的比重之間進(jìn)行衡量,最終做出是否屬于類案的決斷,而這一判斷過程與“情報(bào)區(qū)分”原理相近。

再次,情報(bào)事理圖譜依據(jù)事件的內(nèi)在邏輯來消除“情報(bào)噪音”,其運(yùn)行的關(guān)鍵機(jī)理是事件間的順承、因果等邏輯關(guān)系在識(shí)別分析時(shí)的輔證,這一方法對于優(yōu)化案例數(shù)據(jù)識(shí)別機(jī)制、提高案例識(shí)別精準(zhǔn),在類案判定層面可以借鑒[18]。

(四)基于抽象語義框架的有益嘗試

知識(shí)圖譜和事理圖譜均側(cè)重于法律規(guī)則形式化的表示方法,著重提煉概念之間的符號(hào)邏輯關(guān)聯(lián),導(dǎo)致這些專用概念在表意上或多或少脫離了語言本意。基于“望文生義”所建構(gòu)的類案識(shí)別模型,造成類案檢索結(jié)果“貌合神離”也在所難免。因此,從知識(shí)圖譜演進(jìn)至事理圖譜,并未成為類案識(shí)別模型優(yōu)化的終點(diǎn),有學(xué)者進(jìn)一步提出“抽象語義框架”的可能進(jìn)路[19]。該種方法是“抽象—抽象”的表示邏輯,在生成相關(guān)內(nèi)容時(shí),句法和語義呈現(xiàn)不僅取決于概念本身,還取決于其上下文[20]。

事實(shí)上,法律語言較之于自然語言,不僅在內(nèi)涵上更具有抽象性,而且大量存在的專有名詞、特殊的解釋學(xué)方法以及與“符號(hào)主義”漸趨分離的諸如“可辯駁推理”這類新型推理模式出現(xiàn),抽象語義框架較之于知識(shí)圖譜和事理圖譜而言,更契合類案識(shí)別的基本原理。不容忽視的是,因“抽象語義框架”重點(diǎn)關(guān)注真實(shí)語義的最終輸出,需要克服專有名詞、解釋方法、可辯駁推理層面的理論局限后,才能實(shí)現(xiàn)最終輸出語義的貼合性,這顯然加大了其嵌入類案識(shí)別模型的難度。

實(shí)踐中,日本學(xué)者首先從日本民法典的英文版本中提取出構(gòu)建抽象語義框架的數(shù)據(jù)集JCivil-Code;然后,增補(bǔ)越南民法典英文版的內(nèi)容以擴(kuò)充模型體量,創(chuàng)建了對應(yīng)的抽象語義框架。目前,雖然該模型與“人標(biāo)人注”的情形相去甚遠(yuǎn),但是在框架層搭建方面取得了初步進(jìn)展,實(shí)現(xiàn)了抽象語義框架應(yīng)用于法律文件的可能性證成[21]。

五、結(jié)論與展望

類案識(shí)別“圖譜化”是法律人工智能建模的關(guān)鍵原理性支撐,關(guān)乎技術(shù)理性與制度理性能否有效兼容、二者之間怎樣搭建高質(zhì)量溝通對話的橋梁,因而成為“類腦智能推理”模型建構(gòu)的“牛鼻子”。然而,在類案識(shí)別“圖譜化”構(gòu)建的司法實(shí)踐中,非結(jié)構(gòu)化文本存在語義識(shí)別困難,沒有穿透語詞并深入規(guī)范語義探尋語詞之間的實(shí)質(zhì)關(guān)聯(lián),也即在語義識(shí)別的理論依據(jù)和規(guī)范體系尚存爭議時(shí),智能司法實(shí)踐向技術(shù)理性不當(dāng)“妥協(xié)”,因語義算法框架不協(xié)調(diào)、簡繁案件的圖譜生成路徑顛倒以及關(guān)系圖譜之間存在壁壘,這些因素疊加使得類案識(shí)別“圖譜化”并未有效解決類案檢索不精準(zhǔn)的難題。為了解決上述問題,在“技術(shù)—制度協(xié)同演化”理念指導(dǎo)下,提出制度優(yōu)化應(yīng)當(dāng)著眼于定型化的案例模型抽象,技術(shù)優(yōu)化可以通過深度學(xué)習(xí)提升圖譜的適配性,而事理圖譜和抽象語義框架則是類案識(shí)別“圖譜化”的迭代方向。當(dāng)然,打通技術(shù)原理、思維模式和制度邏輯三者之間的隔閡并非易事,本文側(cè)重于原理端進(jìn)行了破除壁壘的初步嘗試,在技術(shù)端,特別是在模型搭建上,仍然需要繼續(xù)深化。

注釋:

① 《最高人民法院關(guān)于加快建設(shè)智慧法院的意見》(法發(fā)〔2017〕12號(hào))第5條“運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),按需提供精準(zhǔn)智能服務(wù)”第(十四)項(xiàng):“支持辦案人員最大限度減輕非審判性事務(wù)負(fù)擔(dān)……深挖法律知識(shí)資源潛力,提高海量案件案情理解深度學(xué)習(xí)能力,基于案件事實(shí)、爭議焦點(diǎn)、法律適用類腦智能推理,滿足辦案人員對法律、案例、專業(yè)知識(shí)的精準(zhǔn)化需求,促進(jìn)法官類案同判和量刑規(guī)范化。”

② 根據(jù)2022年6月23日14時(shí)53分訪問“中國裁判文書網(wǎng)”所顯示的民事案件數(shù)量86704896件估算得出,https://wenshu.court.gov.cn/ 。

③ 參見《最高人民法院關(guān)于深化人民法院司法體制綜合配套改革的意見——人民法院第五個(gè)五年改革綱要(2019—2023)》(法發(fā)〔2019〕8號(hào))。