SIGIR 2021 | 深入探索犯罪情节，中科大提出基于环境感知的法律判决预测
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 金金
单位 | 阿里巴巴研究实习生
研究方向 | 推荐系统
法律判决预测是民法系统法律智能中的一项基本任务，旨在自动预测指控、法律条文和刑期预测等多个子任务的判决结果。现有的研究主要集中在整个事实描述对所有子任务的影响。他们忽视了实际的司法场景，即法官采用犯罪情节（即事实的各个部分）来决定判决结果。
为此，在本文中，作者通过探索犯罪情节，提出了一个环境感知的法律判断预测框架（即 NeurJudge）。具体来说，NeurJudge 利用中间子任务的结果将事实描述分成不同的情况，并利用它们对其他子任务进行预测。此外，考虑到困难的判决（即罪名和法条）的流行，作者进一步将 NeurJudge 扩展到一个更全面的框架，由 NeurJudge+ 表示。特别是，NeurJudge+ 利用标签嵌入方法将标签（即罪名和法条）的语义合并到事实中，以生成更具表现力的事实表示，以解决困难的判决问题。
在两个真实世界数据集上的大量实验结果清楚地验证了本文提出的框架的有效性。
论文标题：
NeurJudge: A Circumstance-aware Neural Framework for Legal Judgment Prediction
论文来源：
SIGIR 2021
论文链接：
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.3462826
模型
在此基础上，作者提出了一个基础的判决预测框架，该框架首先根据相关罪名将 ADC 和 SEC 从事实中分离出来，并采用 ADC 来预测相应的法条。接下来，根据预测的法条，从 SEC 中识别出 SSC 和 DSC，并利用它们来预测刑期。
实验
在本文中，作者提出了一个环境感知框架（即 NeurJudge）来模拟判断过程以提高 LJP 的性能。 具体来说，NeurJudge 通过利用中间子任务的结果，利用 CCFS 将事实分为不同的情况，并利用这些情况的表示来预测相应的任务。
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