(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111597307 A(43)申请公布日 2020.08.28
(21)申请号 202010421824.1(22)申请日 2020.05.18
(71)申请人 山西大学
地址 030006 山西省太原市坞城路92号(72)发明人 张虎 王鑫 杨陟卓 李茹
谭红叶 (74)专利代理机构 太原申立德知识产权代理事
务所(特殊普通合伙) 14115
代理人 郭海燕(51)Int.Cl.
G06F 16/33(2019.01)G06N 5/04(2006.01)G06Q 50/18(2012.01)
权利要求书2页 说明书5页 附图4页
(54)发明名称
一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法
(57)摘要
本发明涉及机器学习、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。CN 111597307 ACN 111597307 A
权 利 要 求 书
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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 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 2 之间存在间接原因rj，则称为间接因果关 CN 111597307 A 权 利 要 求 书 2/2页 系g*，表示为： 其中i、j表示自然数。 7.根据权利要求6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。 3 CN 111597307 A 说 明 书 一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法 1/5页 技术领域 [0001]本发明涉及机器学习、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。 背景技术 [0002]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。[0003]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。[0004]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。 发明内容 [0005]针对上述中的问题，本发明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，本发明提出的司法判决推理 4 CN 111597307 A 说 明 书 2/5页 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。[0006]为了达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：[0007]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。[0008]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。 [0009]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。[0010]进一步，所述定义司法判决推理框架通过以下步骤实现：[0011]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；[0012]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；[0013]步骤3，获得判决结果：根据相关法律规定，给出判决结果。[0014]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。[0015]进一步，所述司法判决推理因果模型定义为集合的三元组 [0020] 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；[0021]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：[0022]si＝fi(ri) (2)[0023]其中i表示自然数；[0024]则在G中用表示ri与si之间存在因果关系，表示为： [0025][0026][0027] 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： 5 CN 111597307 A[0028] 说 明 书 3/5页 其中i、j表示自然数。 [0030]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[0031]与现有技术相比本发明具有以下优点：[0032](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。[0033](2)本发明基于婚姻类文书和《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 [0029] 附图说明 [0035]图1为本发明的裁判文书案例； [0036]图2为本发明的司法判决推理框架流程图；[0037]图3为本发明的从法律法规中提取函数图；[0038]图4为本发明的司法判决推理因果关系案例图；[0039]图5为本发明的相关案例推理过程图；[0040]图6为本发明的离婚判决预测结果分析图；[0041]图7为本发明的总体流程图。 具体实施方式 [0042]本发明以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，两类数据的数量分别为14309条和9751条。 [0043]本发明的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。[0044]分析与表示司法数据：本发明采用如图1所示的离婚类裁判文书数据，通过分析文书内容与层次结构，结合推理流程和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。其中案件事实描述用于获取判决因素；案件审理说明包括法院对事实内容与判决因素的裁定；法律法规用于后续因果模型构建中相关函数的提取；判决结果涉及准许或驳回离婚。 [0045]定义司法判决推理框架：根据司法文书数据表示结果，结合法院判决流程与法条相关规定，本发明定义了司法判决推理框架，具体如图2所示。图2以离婚案件为例展示了具体案例的判决推理过程，形式化了司法判决的客观性，标准化了法院审理的规范性，并依据 6 CN 111597307 A 说 明 书 4/5页 法律法规给出了可解释的判决结果，具体决策推理过程如下： [0046]1.从离婚类裁判文书中事实描述部分提取相关事实要素。如“未办理结婚登记手续”、“因家庭琐事发生争吵”和“分居生活”等。[0047]2.结合法院审理流程，认定上述相关事实要素。如图2中原被告虽未办理结婚登记手续，但根据相关法律规定，法院认定事实婚姻，且经法院调解无效，加之夫妻双方长期分居，致使感情破裂。 [0048]3.根据相关法律规定，给出判决结果，包括准予离婚和驳回离婚。图2的案例中根据《中华人民共和国婚姻法》中若干条规定，最终判决准予原被告离婚。[0049]构建司法判决推理因果模型：本发明结合离婚案件涉及的具体情况，将司法判决推理因果模型定义为集合的三元组 [0050]R是一组原因变量集合，通过TF-IDF算法从离婚类裁判文本中提取，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，具体涉及的原因变量内容如下表所示： [0051] [0052][0053] S是判决结果集合，即准予离婚或驳回离婚。 [0054]F是一组函数{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，其中可以提取到F1＝{f1，f2，…，f9}，且 其中n、i表示自然数，过程如图3所示。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。[0055]G是司法判决推理因果图，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)，则在G中用式子g*，用 表示ri与si之间存在因果关系，其中i表示自然数。上述 之间存在间接原因rj，则称为间接因果关系 称为直接因果关系g，若存在si与 表示，其中表示自然数，具体案例如图4所示。图4中，根据裁判文书数据 内容，从事实部分中提取相关原因变量，包括间接原因变量R*＝{争吵，矛盾，离家出走，盗窃}与直接原因变量R＝{长期分居，失踪，判刑，家暴，感情破裂}，从判决结果中提取S＝{离婚}。通过对应的函数集F构建因果关系，形成对应的因果关系图。[0056]本发明所述方法的验证通过以下步骤实现：[0057]步骤1，基于案例分析的模型验证，针对离婚类文书数据中的原因变量，结合具体事实案例构建因果关系图，如图5所示，图中的直接原因变量R1＝{分居，感情破裂，赌博，吸 7 CN 111597307 A 说 明 书 5/5页 毒，与他人同居，重婚，失踪，家暴，遗弃}，间接原因变量 这些变量涉及《中华人民共和国婚姻法》中关于离婚条件的所有情况，证明司法判决推理因果模型在离婚案件的判决推理中具有普适性。实验过程依据因果逻辑理论和相关法律法规，对应了法官审理案件的程序，呈现了可解释的推理过程。[0058]步骤2，实验结果分析，在司法案例判决预测的研究中，针对易混淆案件的准确率仅为70％，整个实验过程无推理机制，结果缺乏可解释性。本发明提出的司法判决推理因果模型对易混淆案件的结果预测表现更好，能够提升至80％，从而提高离婚判决预测整体准确率。 [0059]如图6所示，案例一为基于神经网络方法的预测错误案例，它的正确判决结果应为驳回原告离婚申请，但模型预测结果为准予离婚。案例一和案例二中事实内容相近，相似因素包括：“发生矛盾”、“回娘家居住”、“登记结婚”、“有子女”等。显然，基于神经网络的方法在处理类似的易混淆案例中较难捕捉关键因素，容易出现错判。[0060]根据本发明提出的司法判决推理因果模型，案例一中未涉及直接原因变量，间接原因变量量 案例二中包括直接原因变量R2＝{长期分居}，间接原因变 结合《中华人民共和国婚姻法》中的判决依据提取对应函数f*与 f长期分居，并构建因果关系图。其中案例一中因缺少直接原因变量，仅包括的间接原因“矛盾”和“短期分居”与判决“离婚”无因果关系，故对应“驳回离婚”。案例二中的直接原因“长期分居”与判决“离婚”存在因果关系，因此对应“准予离婚”。显然，本发明提出的司法判决推理因果模型能够在离婚判决预测研究中进行因果推理，并能对预测结果给出合理判决依据，为研究过程与结果提供了可解释性。 8 CN 111597307 A 说 明 书 附 图 1/4页 图1 图2 9 CN 111597307 A 说 明 书 附 图 2/4页 图3 图4 10 CN 111597307 A 说 明 书 附 图 3/4页 图5 11 CN 111597307 A 说 明 书 附 图 4/4页 图6 图7 12 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容