一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法技术

本发明专利技术涉及机器学习、自然语言处理、因果推理等领域，具体涉及一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法。包括分析与表示司法数据、定义司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。其中定义司法判决推理框架包括：提取事实要素、认定事实要素、获得判决结果。模型构建包括：获取原因变量、获取结果变量、构建相关函数、构建司法判决推理因果图。本发明专利技术实现了对司法判决的因果推理，能有效解决现有司法判决推理方法缺乏推理机制及可解释性差的问题，可明显提升易混淆案件判决结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法
本专利技术涉及机器学习、自然语言处理、因果推理等领域，具体涉及一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法。
技术介绍
近年来，大数据与人工智能算法日益得到各个行业和领域的高度重视和推进。包括我国在内的许多国家均将人工智能上升到国家战略高度。在司法领域方面，受益于大数据技术的推动，我国各级司法机构进入了以提供智慧司法服务为核心的“智慧法院”建设时期。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确提出：加强智慧法庭建设，促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化。近些年随着以裁判文书为代表的司法大数据的不断公开和自然语言处理技术的不断突破，人工智能、大数据与法律的融合越来越深入。在最高人民法院信息中心、共青团中央青年发展部的指导下，以中国司法大数据研究院、清华大学、北京大学为代表的各大研究院及高校已共同举办了两届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛(CAIL2018、CAIL2019)，旨在赋予机器理解法律文本的能力，加强语言理解和人工智能领域技术在法律领域的应用，促进法律人工智能事业的发展，推动司法信息化向智能化的跨越式发展。然而，目前智慧司法研究领域中针对具体任务提出的方法仍对其实际应用有根本性阻碍。其一是现阶段主流方法大多基于机器学习、神经网络等模型，模型具有的黑盒缺陷导致研究过程和结果普遍缺乏可解释性，大大降低了模型的可信度和可用性。其二是依赖于大规模数据训练的模型普遍缺乏推理机制，机器智能泛指该智能体能够像人类一样学习、感知、理解和工作，其中理解人类认知这一特征是实现智能的必要条件之一，知识推理是人类认知的重要手段，当今大多数基于统计模型的方法无法利用知识推理得出结果，即模型不具备推理机制。司法判决推理是法院审理案件获得判决的方法，也是证明司法判决正当性的重要手段，因而，它既是一种法律思维方法，又是法官解决问题的一种实践理性或实践推理过程。理论上讲，司法判决应该是司法推理的逻辑结果。在法治社会中任何一个案件的判决，法官都应该提供一定的理由或根据，而司法推理能够为司法判决提供正当性证明，因为法律推理的首要作用在于为结论提供正当性理由，同时，一个逻辑严密的司法推理本身就形成了强有力的理由或根据。
技术实现思路
针对上述中的问题，本专利技术以法律裁判文书和法条法规为基础，基于文书中的事实描述和司法案例判决流程，结合因果推理相关理论与研究工作，分析数据内容，划分数据结构，定义司法判决推理流程，探索判决中的因果关系发现机制，构建因果关系图，提出司法判决推理因果模型，实现具有可解释性的司法判决推理。现有针对司法判决的相关研究主要利用深度学习方法，实验过程缺乏可解释性和推理机制，本专利技术提出的司法判决推理因果模型在一定程度上解决了司法判决推理的可解释性问题，为实现公正司法和司法为民，建成公正、透明的司法服务体系提供了重要的技术支撑。为了达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案：一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，包括分析与表示司法数据、定义司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。进一步，所述分析与表示司法数据具体为：通过分析离婚类裁判文书的内容与结构层次，结合推理流程和司法判决推理因果模型构建的需要，将司法数据表示为4部分，即：案件事实描述、法院根据实施情况对案件的审理说明、法院依据的相关法条与法律规定、判决结果。再进一步，所述案件事实描述用于获取判决因素；所述法院根据实施情况对案件的审理说明包括法院对事实内容与判决因素的裁定；所述法院依据的相关法条与法律规定用于后续因果模型构建中相关函数的提取；所述判决结果涉及准许或驳回离婚。进一步，所述定义司法判决推理框架通过以下步骤实现：步骤1，提取事实要素：从离婚类裁判文书中事实描述部分提取相关事实要素；步骤2，认定事实要素：结合法院审理流程，认定上述相关事实要素；步骤3，获得判决结果：根据相关法律规定，给出判决结果。再进一步，所述步骤3中判决结果包括准予离婚和驳回离婚。进一步，所述司法判决推理因果模型定义为集合的三元组<R，S，F>，并利用司法判决推理因果图G表示原因变量与判决结果之间的对应关系，具体如下：步骤1，获取原因变量：通过TF-IDF算法从离婚类裁判文本中提取原因变量集合R，存在直接原因变量r与间接原因变量r*，其中直接原因变量根据《中华人民共和国婚姻法》中的第三十二条规定参考定义，间接原因变量通过离婚案件事实描述部分提取得到；步骤2，获取结果变量：获取判决结果变量集合S，即准予离婚或驳回离婚；步骤3，构建相关函数：构建相关函数F＝{f1，f2，…，fn}，每一个ri都有fi与之对应，针对直接原因变量r，函数f根据《中华人民共和国婚姻法》中的判决依据提取到函数：F1＝{f1，f2，…，f9}(1)其中n、i表示自然数，针对间接原因变量r*，函数f*通过离婚类裁判文书中事实描述部分的原因关系总结得出；步骤4，构建司法判决推理因果图：构建司法判决推理因果图G，如果某一原因变量ri通过对应函数fi能够得到判决结果si，即：si＝fi(ri)(2)其中i表示自然数；则在G中用表示ri与si之间存在因果关系，表示为：其中i表示自然数；上述式(3)称为直接因果关系g，若存在si与之间存在间接原因rj，则称为间接因果关系g*，表示为：其中i、j表示自然数。再进一步，所述步骤1中直接原因变量包括重婚、分居、家暴、虐待、遗弃、失踪、赌博、吸毒、与他人同居；间接原因变量包括争吵，性格不合，经济纠纷，子女问题与现有技术相比本专利技术具有以下优点：(1)本专利从司法判决推理任务入手，以婚姻类法律裁判文书和法律条文为实验数据，结合案件审理程序和因果逻辑理论，探索司法判决中的因果关系发现机制，提出因果关系图构建模式和司法判决推理因果模型。(2)本专利技术基于婚姻类文书和《中华人民共和国婚姻法》相关法条，定义了婚姻类案例的判决推理三元组<R，S，F>，包括原因、结果和函数。(3)本专利技术提出了司法判决推理因果模型的验证策略，证明了该模型能较好适应法院案件判决程序，具备司法判决任务的客观性、规范性和流程性，能有效补充现有司法判决推理方法缺乏推理机制及可解释性差的问题。附图说明图1为本专利技术的裁判文书案例；图2为本专利技术的司法判决推理框架流程图；图3为本专利技术的从法律法规中提取函数图；图4为本专利技术的司法判决推理因果关系案例图；图5为本专利技术的相关案例推理过程图；图6为本专利技术的离婚判决预测结果分析图；图7为本专利技术的总体流程图。具体实施方式本专利技术以24060份离婚类裁判文书为实验数据，结合任务需求统计了数据量与分布情况。根据判决结果不同，将案件分为“驳回离婚申请”与“准予离婚申请”两类，两类数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，包括分析与表示司法数据、定义司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，包括分析与表示司法数据、定义司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。


2.根据权利要求1所述的一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，所述分析与表示司法数据具体为：通过分析离婚类裁判文书的内容与结构层次，结合推理流程和司法判决推理因果模型构建的需要，将司法数据表示为4部分，即：案件事实描述、法院根据实施情况对案件的审理说明、法院依据的相关法条与法律规定、判决结果。


3.根据权利要求2所述的一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，所述案件事实描述用于获取判决因素；所述法院根据实施情况对案件的审理说明包括法院对事实内容与判决因素的裁定；所述法院依据的相关法条与法律规定用于后续因果模型构建中相关函数的提取；所述判决结果涉及准许或驳回离婚。


4.根据权利要求1所述的一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，所述定义司法判决推理框架通过以下步骤实现：
步骤1，提取事实要素：从离婚类裁判文书中事实描述部分提取相关事实要素；
步骤2，认定事实要素：结合法院审理流程，认定上述相关事实要素；
步骤3，获得判决结果：根据相关法律规定，给出判决结果。


5.根据权利要求4所述的一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，所述步骤3中判决结果包括准予离婚和驳回离婚。


6.根据权利要求1所述的一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，其特征在于，所述司法判决推理因果模型定义为集合的三元组<R，S，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张虎，王鑫，杨陟卓，李茹，谭红叶，
申请(专利权)人：山西大学，
类型：发明
国别省市：山西;14