摘 要：現(xiàn)有基于知識圖譜的法律判決預(yù)測方法重點關(guān)注案件的要素實體和關(guān)系，不能充分地獲取案件的特征信息。針對該問題，提出了一種增強案件特征融合的知識圖譜法律判決預(yù)測方法。首先，該方法利用雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘事實描述文本深層次的因果、時序等全文語義特征信息。然后通過知識圖譜向量空間中案例間相似度注意力計算學(xué)習(xí)類案特征表示。最后，融合特征信息和知識圖譜的結(jié)構(gòu)化知識，豐富實體和關(guān)系在案件事實文本中的語義特征表示，實現(xiàn)法律判決鏈路預(yù)測任務(wù)。在危險駕駛罪和盜竊罪兩類罪名數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，該方法在MRR、Hit@1兩個關(guān)鍵評價指標(biāo)上與當(dāng)前表現(xiàn)最好的鏈路預(yù)測模型相比提升了1.5%左右，Hit@3和Hit@10等指標(biāo)也均有提升，驗證了案件特征增強融合能補充法律知識圖譜中缺失的案件特征信息并提高預(yù)測的效果。

關(guān)鍵詞：知識圖譜嵌入；特征增強；歷史相似案例；法律判決鏈路預(yù)測

中圖分類號：TP391.1 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-3695（2024）07-032-2153-07

doi： 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0533

Legal judgment prediction using case feature enhancement based on knowledge graph

Abstract： The existing legal judgment prediction methods based on knowledge graph focus on the element entities and relationships of the case， and cannot adequately capture the characteristic information of the case. Aiming at this problem， the paper proposed a knowledge graph legal judgment prediction method that enhanced the fusion of case features. Firstly， this me-thod used bidirectional gated recurrent neural network to mine the deep semantic feature information such as causality and time sequence of fact description text. Then， it calculated the feature representation of the learning class case by the similarity attention between cases in the knowledge graph vector space. Finally， the fusion of feature information and structured knowledge of knowledge graph enriched the semantic feature representation of entities and relationships in the case fact text， and realized the legal judgment link prediction task. The experimental results on the two types of crime datasets of dangerous driving and theft show that the method improves the two key evaluation indicators of MRR and Hit@1 by about 1.5% compared with the current best-performing link prediction models. The indicators such as Hit@3 and Hit@10 are also improved， which verifies that the case feature enhancement fusion can supplement the missing case feature information in the legal knowledge graph and improve the prediction effect.

Key words：knowledge graph embedding; feature enhancement; historical similarity cases; legal judgment link prediction

0 引言

人工智能技術(shù)下的法律判決預(yù)測（legal judgment prediction，LJP）是指從海量司法案件中學(xué)習(xí)判決模式，根據(jù)案件的事實文本來預(yù)測案件的判決結(jié)果，如適用法律條款、所犯罪名和刑期等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測方法［1～5］取得了非常高的預(yù)測準(zhǔn)確率，但由于判決模式對法律工作人員不可見以及對案件中的核心要素刻畫不足，導(dǎo)致其無法很好地解釋判決結(jié)果的由來?；谥R圖譜的法律判決預(yù)測方法以三元組的形式關(guān)注案件事實描述中關(guān)鍵要素實體及實體間的關(guān)系，能有效地提取和展示海量案件信息知識，將影響最終判決結(jié)果的案件事實要素直觀地展現(xiàn)出來，為案件的判決結(jié)果提供清晰有力的支持。洪文興等人［6］依托命名實體識別和關(guān)系抽取技術(shù)，概括案件事實的骨架結(jié)構(gòu)，提出司法案件的案情知識圖譜自動構(gòu)建模型，為后續(xù)中文法律知識圖譜的下游任務(wù)奠定了基礎(chǔ)。

為增強法律知識圖譜實體關(guān)系的表達能力，杜文源［7］提出基于知識圖譜的刑事案件判決預(yù)測模型，融合多源信息的向量化表示，取得了較好的效果，但采取直接拼接的方式實現(xiàn)知識圖譜多源異質(zhì)信息的融合會產(chǎn)生融合損失。陳思［8］通過在司法圖譜嵌入四種類型的罪名空間標(biāo)簽特征，捕獲更多的罪名信息來學(xué)習(xí)魯棒的罪名向量表示，實現(xiàn)了更好的預(yù)測效果，但卻未針對如何融合這些罪名標(biāo)簽的表征提出更有效的嵌入方式。Dhani等人［9］基于印度知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)法律法規(guī)構(gòu)建知識圖譜，借鑒遠(yuǎn)程監(jiān)督思想提出了一種通過從法律知識圖譜中自動學(xué)習(xí)節(jié)點特征來預(yù)測案例圖節(jié)點的解決方案，發(fā)現(xiàn)結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域特征可以獲得更好的預(yù)測結(jié)果。另外，為了豐富知識圖譜結(jié)構(gòu)化表示的信息，Li等人［10］針對文本理解和法律推理困難的問題提出了基于文本和圖的法律條文補全方法，通過文本特征增強圖節(jié)點表示，提升了預(yù)測效果。王治政等人［11］提出基于多視角知識圖譜嵌入的量刑預(yù)測方法，通過學(xué)習(xí)要素的初始表示以及融合知識圖譜特征，在量刑預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)較優(yōu)。針對當(dāng)前法律判決任務(wù)不能完全有效地整合法律條款的信息，Zhao等人［12］設(shè)計了一種圖融合方法來融合文本和外部知識的法律條文區(qū)分信息，有效提升了預(yù)測效果。考慮到判決預(yù)測過程中相似案例的影響，黃治綱等人［13］針對傳統(tǒng)的知識圖譜向量化表示精度較低等問題，提出一種基于知識圖譜的案件推薦模型，通過知識表示學(xué)習(xí)尋找相似案件，提升推薦準(zhǔn)確率。綜上所述，基于知識圖譜的法律判決預(yù)測方法主要集中于提取案件事實描述的關(guān)鍵信息，過度依賴實體關(guān)系，未能全面地捕捉到案件事實的特征信息，而通過融合外部信息來豐富特征表示以彌補不足，對于預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率的提升具有不錯的效果。

受此啟發(fā)，本文提出了一種對知識圖譜進行特征增強的法律判決預(yù)測方法。從案件事實描述文本中抽取實體關(guān)系構(gòu)建法律知識圖譜，以結(jié)構(gòu)化信息概括影響判決結(jié)果的案件核心要素。利用案件事實描述文本的全文語義特征以及歷史類案特征來增強當(dāng)前案例實體關(guān)系的特征表示，進行全局信息學(xué)習(xí)和歷史信息學(xué)習(xí)。實現(xiàn)融合外部信息的同時，增強知識圖譜內(nèi)部類案特征的表示，既強化案情描述和案件要素實體之間的信息交互，又增強相似案件之間的影響，減少無關(guān)因素的干擾，為知識圖譜案件事實要素三元組中的實體關(guān)系向量表示提供更豐富的特征信息，增強案件文本與法律知識圖譜之間的關(guān)聯(lián)性，提高最終的預(yù)測效果。

本文的主要貢獻如下：

a）采用雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解文本描述上下文信息，進行全局信息學(xué)習(xí)，獲取案件文本中的全局語義信息特征，增強知識圖譜嵌入空間中實體關(guān)系與案件事實描述文本之間的關(guān)聯(lián)表示。

b）計算案例間實體相似度來獲取知識圖譜中歷史相似案例特征信息，學(xué)習(xí)歷史信息特征，擴大法律圖譜向量空間中相似案例間實體關(guān)系特征影響。

c）采用基于注意力機制融合方法來減少兩種異質(zhì)特征的融合損失。

1 問題定義

將法律判決預(yù)測任務(wù)定義為知識圖譜的鏈路預(yù)測任務(wù)，如圖1所示，通過結(jié)合知識圖譜中的結(jié)構(gòu)化案件信息和案件事實描述文本的特征信息，豐富向量表示，提高最終判決預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率。

針對案件事實描述進行知識抽取，并完成本體構(gòu)建，旨在結(jié)構(gòu)化表述案件的事實要素信息和審理過程，以本體模型作為表示、存儲案件事實要素信息的邏輯存儲介質(zhì)，主要以裁判文書中案件事實描述的組成部分及它們之間的語義關(guān)系為依據(jù)?；谄卟椒ǎ?4］，結(jié)合司法判決基本流程，構(gòu)建法律判決本體模型，為法律知識圖譜構(gòu)建提供邏輯支撐，具體定義實體類型和實體間關(guān)系如表1所示。其中，以案件號實體為出發(fā)點的關(guān)系主要描述案件事實基本信息，以罪犯實體為出發(fā)點的關(guān)系主要描述某罪犯在某案件中最終所獲判定信息。

對于法律知識圖譜中的實體集合E和關(guān)系集合R，鏈路預(yù)測任務(wù)的輸入端是從案件事實描述中提取到的案件事實要素三元組的集合S={（h，r，t）}，其中h，t∈E，r∈R，每個三元組由頭實體h、關(guān)系r和尾實體t組成，輸出端是預(yù)測的三元組量刑尾實體。該任務(wù)的目標(biāo)是通過給定的判決結(jié)果三元組（h，r，t）遮蓋尾實體，生成測試三元組（h，r，ttest），并利用知識圖譜鏈路預(yù)測模型來推斷該判決結(jié)果實體屬于目標(biāo)實體的概率。在該預(yù)測模型中，通過對頭實體向量h和關(guān)系向量t進行計算，得到當(dāng)前案件的判決結(jié)果實體屬于目標(biāo)實體的概率值，根據(jù)概率值對判決結(jié)果三元組的尾實體進行預(yù)測。

2 基于知識圖譜的案件特征增強法律判決預(yù)測模型

針對知識圖譜嵌入存在案件事實特征信息缺失的問題，提出基于知識圖譜的案件特征增強法律判決預(yù)測模型（know-ledge graph feature enhance legal judgment prediction，KGFELJP），模型主要由知識圖譜嵌入模塊、類案特征增強模塊、全文語義特征增強模塊和基于注意力機制的特征融合模塊組成，模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

首先需要對案情描述的事實文本進行知識圖譜三元組提取，將自然語言的案件事實轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的圖譜表示，有助于捕捉案件事實之間的關(guān)系。另外，為了獲取案件事實描述的整體語義信息，還需要對事實描述文本進行詞向量編碼，編碼后通過單層的雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（bidirectional gate recurrent unit，Bi-GRU）［15］作為理解上下文信息的嵌入機制來增強案件事實描述文本的全文語義特征，更準(zhǔn)確地捕捉案件文本之間的關(guān)聯(lián)性。同時，對知識圖譜嵌入后的案件要素向量通過案例實體相似度計算學(xué)習(xí)歷史案例實體的向量表示，計算案例間實體相似度作為權(quán)重，讓當(dāng)前案例學(xué)習(xí)到相似案例的關(guān)鍵實體和特征。最后通過基于注意力機制融合歷史案例特征增強后的知識圖譜案件要素向量表示和案件事實描述全文語義特征。在融合特征后進行法律判決鏈路預(yù)測任務(wù)，基于現(xiàn)有實體之間的關(guān)系，預(yù)測出判決結(jié)果的尾實體，實現(xiàn)法律判決預(yù)測的目標(biāo)。通過全文語義特征和歷史相似案例特征來豐富知識圖譜三元組的向量表示，彌補知識圖譜嵌入過程中案件特征信息的丟失，在保證可解釋性的前提下提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.1 知識圖譜嵌入模塊

通過知識抽取，將裁判文書中的案情事實描述轉(zhuǎn)換為事實三元組的形式來進行表示，使案件事實描述的自然語言文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的知識圖譜向量，基于當(dāng)前表現(xiàn)最好的RotatE［16］鏈路預(yù)測模型進行知識圖譜嵌入。RotatE 模型主要是通過將實體和關(guān)系映射到復(fù)數(shù)向量空間中，后續(xù)再將每個關(guān)系定義為復(fù)數(shù)向量空間中的旋轉(zhuǎn)，進而可以對不同類型的關(guān)系模式進行建模和推理，并且由于其在時間和內(nèi)存上都保持線性，具有更強的表示能力，所以易擴展到大型的知識圖譜，正好符合法律領(lǐng)域大量相關(guān)數(shù)據(jù)的特點?？梢詫崿F(xiàn)將案件事實要素的初始向量映射到圖譜向量空間中，融合文本信息表示和知識圖譜結(jié)構(gòu)，獲取法律知識圖譜中案件要素實體和關(guān)系的向量表示。

基于幾何模型RotatE的思想，定義如式（1）所示的評分函數(shù)來評估一個事實三元組（h，r，t）的置信度：

如果事實三元組（h，r，t）為真，評分函數(shù)應(yīng)該得到一個盡可能大的值?；谠u分函數(shù)z（h，r，t），法律知識圖譜中事實三元組（h，r，t）的條件概率定義如式（2）所示。

其中：h′、t′表示頭實體和尾實體的負(fù)例；負(fù)樣本集S′（h，r，t）={（h′，r，t）|h′∈E}∪{（h，r，t′）|t′∈E}。

知識圖譜嵌入模型的目標(biāo)是最大化當(dāng)前法律知識圖譜中已有事實三元組的條件概率，如式（3）所示。

2.2 類案特征增強模塊

實現(xiàn)類案特征增強首先要對相似案例進行分組，將具有相似特征的案例分到同一個組，每個組表示一個案例類。從每個案例類中學(xué)習(xí)差異性特征，分析每個案例類中的案件差異，作為該類的差異性特征。將當(dāng)前案件的特征與每個案例類作比較，匹配相似度最高的那個類。根據(jù)匹配案例類的差異性特征調(diào)整當(dāng)前案件的向量表示，糾正偏差，關(guān)注當(dāng)前案件和匹配案例類的差異點，保留當(dāng)前案件的獨特特征。

案例間相似度就是把一個案例的各個實體屬性間相似度綜合在一起，通常是通過距離來定義的。在構(gòu)建好的知識圖譜實體向量空間中，每個案件ci都是由n個實體eni表示成ci=（e1i，e2i，…，eni）T的形式。為了計算每個不同案件之間的語義相似度，通常使用兩個案件之間的歐氏距離來體現(xiàn)案件的語義相似性。兩個案例ci、cj之間的歐氏距離為兩個k維向量（e1i，e2i，…，eki）與（e1j，e2j，…，ekj）之間的距離，如式（4）所示。

其中：d（ci，cj）表示兩個向量之間的歐氏距離。假設(shè)案例ci、cj的相似度使用simcase（i， j）來表示，如式（5）所示。為了進行歸一化處理，將案例間相似度限制在（0，1］來作為注意力權(quán)重系數(shù)：

得到當(dāng)前案例與歷史相似案例的相似度之后，把相似度作為注意力機制的權(quán)重αj加權(quán)求和，使當(dāng)前案例學(xué)習(xí)到對歷史案例注意力聚焦的實體特征c，沿著列方向平鋪得到具有歷史案例特征的案件要素向量表征C，如式（6）所示。

c=∑αjc：j

C=TiledT（c）（6）

其中：αj為上述得到的當(dāng)前案例與歷史相似案例的相似度；TiledT（c）表示沿著列方向平鋪T次。

2.3 全文語義特征增強模塊

進行全文語義特征增強，需要對案件事實描述進行詞向量編碼，將每個字符映射到高維向量空間，其中每個向量元素代表了一個詞語或短語的語義表示。將案情描述向量表征輸入一個單層的雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取上下文信息的語義向量序列。將案件事實的語義信息嵌入到文本編碼向量中，增強文本表示的語義特征，獲取更全面、準(zhǔn)確的案件表示，繼而更好地理解案件各個要素之間的關(guān)系和影響，彌補知識圖譜嵌入重點關(guān)注于三元組信息而缺失全文語義特征的缺陷。

將輸入案件的案情描述分為m個句子，每個句子經(jīng)過詞向量編碼后表示為si，每個句子中的詞使用詞向量wj進行表示，因此整個案件的案情描述可以表示為m個句子的向量序列fact={s1，s2，…，sm}。之后將案情描述的詞向量表示送入雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中，模擬詞與詞之間的語義交互來獲取案情描述上下文語義依賴特征F，如式（7）所示。

2.4 基于注意力機制的融合模塊

對類案特征增強后的知識圖譜三元組向量特征表示C和對事實描述文本全文語義特征增強后的特征表示F采用注意力機制特征融合方法（attentional feature fusion，AFF）［17］進行融合，融合后的特征可以表示為

最終鏈路預(yù)測的結(jié)果分?jǐn)?shù)采用與 RotatE一致的評分函數(shù)，如式（1）所示，區(qū)別在于加上了融合后的特征向量矩陣可以實現(xiàn)案件要素的向量表示與知識圖譜的三元組結(jié)構(gòu)相結(jié)合，豐富三元組中實體和關(guān)系的特征表示，如式（9）所示。

其中：Re（·）表示向量的實部；lm（·）表示向量的虛部；Wfc表示增強融合后的特征在復(fù)數(shù)空間的向量矩陣；Θ為參數(shù)空間。

2.5 方法步驟

算法 基于知識圖譜的特征增強鏈路預(yù)測方法

3 實驗和分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集選擇經(jīng)過脫敏處理的CAIL2018的測試數(shù)據(jù)集［18］，共包括268萬刑事法律文本，其中涉及202條罪名和183條法條，刑期長短包括0～25年、無期、死刑，內(nèi)容對應(yīng)到案情描述與罪名裁定兩部分，滿足對裁判文書中的數(shù)據(jù)源的需求。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，挑選出單人單罪的案件，即只有一個犯罪嫌疑人且只觸犯一個罪名的案件，最終選擇初始數(shù)據(jù)集和經(jīng)過篩選得到的危險駕駛罪和盜竊罪這兩類罪名刑期標(biāo)簽分布差距很大的類別案件為研究對象，并對數(shù)據(jù)的刑期結(jié)果進行統(tǒng)計，得到以月為單位刑期的案件數(shù)量統(tǒng)計，如圖3所示。

3.2 參數(shù)設(shè)置和評價指標(biāo)

由于中文案件事實描述文檔長度大部分都在 300～750 字符，為減少裁剪和填補帶來的負(fù)面影響，設(shè)置最大文檔長度為 635字符；采用 Adam 算法作為優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)為 0.000 1；提取案件事實語義特征的鄰域信息的長度為 50，即為案件事實要素采樣 50 字符節(jié)點作為其上下文信息；單層Bi-GRU 的dropout（隨機失活率）設(shè)置為丟失 0.2；批次處理大小設(shè)置為 8，訓(xùn)練輪次設(shè)置為 99。

知識圖譜嵌入的實體和關(guān)系向量維度為200，每個計算批次的大小為 100 × 50，正例三元組的個數(shù)為100，每個三元組的負(fù)采樣個數(shù)為50，訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)置為 1 000，剩余參數(shù)為RotatE中所提供的默認(rèn)參數(shù)。

鏈接預(yù)測任務(wù)通常以MRR、Hit@1、Hit@3、Hit@10作為評估模型的指標(biāo)。MRR是指平均倒排序，主要用于衡量正例三元組的最高排名，計算值越大，表示模型的鏈接預(yù)測性能越好，表示為

Hit@n是指在鏈接預(yù)測中排名小于n的三元組的平均占比，側(cè)重于總體排名，數(shù)值越大，表示模型的鏈接預(yù)測性能越好，n的取值一般為1、3和10，具體公式如下：

其中：S表示三元組的集合；|S|是三元組集合的個數(shù)；ranki表示第i個三元組的鏈接預(yù)測排名；函數(shù)I（·）表示如果條件成立則為1，不成立則為0。

考慮到需要與基于深度學(xué)習(xí)的判決預(yù)測方法進行比較，使用準(zhǔn)確率Acc和宏F值（macro-F）用于基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測的評價指標(biāo)。Acc與Hit@1基本一致，主要用于評價結(jié)果中最大概率為正確標(biāo)簽的比例；macro-F用于評價模型在所有標(biāo)簽中的分類性能。

3.3 基線模型

為了驗證本文方法在基于法律知識圖譜的法律判決鏈路預(yù)測任務(wù)中的有效性，將本文方法與幾類非常典型的知識圖譜鏈路預(yù)測模型方法和深度學(xué)習(xí)預(yù)測方法進行對比。對比方法主要包括TransE［19］、TransH［20］、TransA［21］、TransR［22］、DistMult［23］、SimplE［24］、ComplEx［25］、ConvE［26］和當(dāng)前鏈路預(yù)測表現(xiàn)效果最好的RotatE［16］以及當(dāng)前最新的基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測方法NeurJudge［27］、EPM［4］以及ML-LJP［28］。

3.4 實驗結(jié)果和實驗分析

為了比較特征增強的知識圖譜法律判決鏈路預(yù)測模型 KGFELJP 和基線模型，在未篩選罪名的CAIL2018數(shù)據(jù)集和篩選某種罪名后的兩種罪名，即危險駕駛罪和盜竊罪的數(shù)據(jù)集上進行了大量的實驗，實驗結(jié)果如表2～5所示，黑體數(shù)字為最優(yōu)結(jié)果（下同）。特別說明：考慮到基于知識圖譜和基于深度學(xué)習(xí)的判決預(yù)測任務(wù)具有兩種不同的評價指標(biāo)體系，無法獲取對方的評價指標(biāo)數(shù)據(jù)，因此在表5中使用“—”來代替表示。

從實驗結(jié)果可以看出：

a）從基準(zhǔn)模型的角度來說，KGFELJP模型在不同的數(shù)據(jù)集上，整體都優(yōu)于當(dāng)前最好的知識圖譜鏈路預(yù)測模型RotatE。其中在三類數(shù)據(jù)集上， KGFELJP 比最好的模型RotatE 在評價指標(biāo)MRR上均有提升，說明本文方法對正確實體的結(jié)果預(yù)測位置更靠前，預(yù)測效果更好；在評價指標(biāo)Hit @1、Hit @3、Hit @10上同樣有所提升，說明本文方法在預(yù)測精度上更加優(yōu)秀。由此可以證明，通過增強知識圖譜中實體和關(guān)系的特征表示，獲取實體關(guān)系在案件事實描述文本中的語義信息及歷史案例中的特征信息，進行法律判決鏈路預(yù)測任務(wù)，可以提升最終預(yù)測的效果。但由表5可得，KGFELJP模型與最新表現(xiàn)較好的基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測模型ML-LJP相比，仍然存在一定的差距，但通過使用圖譜嵌入方法可以獲得案件要素的向量表示，為模型學(xué)習(xí)案件的審理邏輯提供推理鏈路規(guī)則，使辦案人員能清楚地理解模型的預(yù)測依據(jù)，提升預(yù)測結(jié)果的可解釋性。

b）從聚焦罪名的角度來說，KGFELJP模型在聚焦某類罪名的數(shù)據(jù)集上，評價指標(biāo)的提升要比在CAIL2018整體數(shù)據(jù)集上提升效果高得多，很可能是通過篩選出某種特定的罪名，去掉了很多對結(jié)果無關(guān)的影響因素，控制模型復(fù)雜度，減少模型學(xué)習(xí)的困難，避免過擬合。

c）從刑期分布的角度來說，KGFELJP模型在危險駕駛罪的數(shù)據(jù)集上，評價指標(biāo)的提升要比在盜竊罪的數(shù)據(jù)集上提升性能高，原因可能是危險駕駛罪的刑期標(biāo)簽分布比較均勻，會減少很多因數(shù)據(jù)不均衡而產(chǎn)生的噪聲損失，后續(xù)研究需要在數(shù)據(jù)集處理時，對刑期標(biāo)簽劃分固定區(qū)間范圍以減少損失。

考慮到知識圖譜數(shù)據(jù)的稀疏問題，即由于信息表達的豐富性往往帶有偏好，且受限于知識抽取手段本身性能問題（一些暗含的常識信息并不會出現(xiàn)在自然語料中），實體間的關(guān)系往往是不完整的。為了充分驗證模型的有效性，額外在兩種罪名數(shù)據(jù)集上進行了稀疏知識圖譜信息實驗，在保證不剔除實體/關(guān)系的前提下，隨機剔除數(shù)據(jù)中的一些事實，結(jié)果如表6和7所示。

實驗結(jié)果顯示，在隨機剔除某些事實的條件下，在兩種罪名數(shù)據(jù)集上各模型表現(xiàn)均有下降，其原因可能是某些關(guān)系的缺失影響了部分實體描述的豐富性，制約了模型的進一步提升。這一問題在基于嵌入的模型RotatE中尤為明顯，這是由于缺乏結(jié)構(gòu)信息在語義空間中會學(xué)習(xí)到錯誤的嵌入，最終效果會下降很多。而本文模型通過額外學(xué)習(xí)全局信息和歷史信息來彌補語義空間部分實體關(guān)系缺失的不足，雖然表現(xiàn)也有所下降，但相較于RotatE模型還算比較穩(wěn)定。上述實驗驗證了本文模型在面對數(shù)據(jù)稀疏問題的有效性，為知識圖譜法律判決預(yù)測任務(wù)提供了一個新的有競爭力的解決方案。

3.5 消融實驗

為了驗證本文模型的類案特征增強模塊、全文語義特征增強模塊以及注意力機制特征融合模塊的有效性，采用控制變量的方法進行比較，實驗結(jié)果如表8～10所示。特別說明：“（-）SCFE”表示未對知識圖譜向量空間使用相似案例特征增強；“（-）SFE”表示未使用全文語義特征增強來彌補語義損失；“（-）AFF”表示對特征增強后的向量采用直接拼接的向量融合方式，未引入注意力機制融合來減少損失。

實驗結(jié)果顯示，在不同的罪名數(shù)據(jù)集上去掉某個模塊的結(jié)果，模型表現(xiàn)均有所降低，充分驗證了模型中各模塊的有效性。另一方面，在使用兩個模塊對知識圖譜向量空間進行豐富向量表示后，額外加入注意力特征融合機制可以明顯彌補兩種異構(gòu)特征融合時的信息損失，從而進一步提升了最終的鏈路預(yù)測效果。綜上，通過定量分析，充分驗證了本文模型中各模塊的有效性，為知識圖譜法律判決預(yù)測任務(wù)提供了一個新的有競爭力的解決方案。

3.6 預(yù)測方法可解釋性分析

雖然本文模型的預(yù)測效果與當(dāng)前表現(xiàn)較好的基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測模型相比，仍然存在一定的差距，但是基于知識圖譜的判決預(yù)測方法通過自然語言處理，對司法領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進行信息提取和知識融合，將文本中的案件事實和法律關(guān)系進行提煉和概括，實現(xiàn)了從非結(jié)構(gòu)化文本向結(jié)構(gòu)化知識圖譜的轉(zhuǎn)換，從而減少數(shù)據(jù)的模糊性和不確定性，獲得了更具解釋性和確定性的司法知識表達。知識圖譜結(jié)構(gòu)化表示有利于案件分析和法律推理，可以實現(xiàn)對司法決策過程的可解釋性建模，在構(gòu)建好的法律知識圖譜中，每一個案件事實實體和關(guān)系中都存在一條清晰明了的推理鏈條，即“案件基本信息-案件提交證據(jù)-案件犯罪主體-案件當(dāng)事人違反罪名及法條-案件加（減）刑因素-案件最終判決結(jié)果”，如圖4所示。

從當(dāng)前案件審判流程中所提交的案件關(guān)鍵證據(jù)事實出發(fā)，途經(jīng)案件犯罪主體和對案件的判決結(jié)果有影響的案件因素，將識別出的案件要素與提交證據(jù)標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)匹配，獲取相符合的法條和罪名，并最終得到當(dāng)前案件的法律判決結(jié)果，形成完整嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆膳袥Q預(yù)測邏輯體系，清晰地展示出案件審理推斷的主要情況和發(fā)展趨勢，支撐法院審判工作流程中的案件演化分析，如圖5所示，輔助法官通過案件推理鏈條實現(xiàn)對案情的合理分析，可提高司法審判的效率和質(zhì)量。

4 結(jié)束語

本文選取智慧司法領(lǐng)域中較為重要的法律判決預(yù)測任務(wù)作為研究重點，針對基于知識圖譜的法律判決預(yù)測方法未充分融合外部特征，存在案件特征信息缺slTl7RrN4ZhcxWyXgk90FdmzN3pnbZztqc1FVzEtpCE=失的問題，引入特征補全來彌補知識圖譜嵌入中案例信息的缺失。具體來說，本文通過雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取案件事實描述文本的語義信息表示，另一邊對知識圖譜嵌入后的案件要素向量表示進行歷史相似案例特征增強，最終兩者經(jīng)注意力機制融合不同層次的案情描述的表示，以增強知識圖譜中的實體和關(guān)系與案件的文本描述之間的關(guān)聯(lián)，獲得實體和關(guān)系在案情文本中的語義信息，從而提升最終預(yù)測的性能。在經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的公開數(shù)據(jù)集上進行了實驗，結(jié)果顯示，本文提出的特征增強的類案輔助鏈路預(yù)測方法在法律判決預(yù)測任務(wù)上優(yōu)于當(dāng)前表現(xiàn)最好的鏈路預(yù)測模型，且相較于基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測方法來說，更具有可解釋性，可以實現(xiàn)對司法決策過程的可解釋性建模。當(dāng)然，本文研究也存在一定不足之處，如選取了只有一個當(dāng)事人且只涉及到一個罪名的案件作為研究重點，此外效果也并未達到基于深度學(xué)習(xí)的法律判決預(yù)測方法的最優(yōu)效果。未來，考慮從這兩個方面繼續(xù)進行研究，在保證可解釋性的前提下，不斷提高方法的最終預(yù)測效果。

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