可信司法类案检索研究

俞蔚捷yu@uibe.edu.cn可信司法类案检索研究11YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 目录010203研究展望2研究背景研究内容YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024研究场景：司法类案检索3法官待判决案例已判决案例类案匹配类案检索···AI模型•类案检索是统一法律适用，提升司法公信力的有力措施•AI算法能有效提升司法效率YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024研究场景：司法类案检索4•相比于通用文档的检索，司法类案检索的研究挑战包括：可解释性合逻辑性可溯源性公平公正隐私保护···YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024 目录010203研究展望5研究背景研究内容YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024研究内容一：可解释性类案匹配n研究动机：u可解释性对于智慧司法相关任务至关重要u提供可解释性存在一系列挑战6挑战观察和发现司法案例匹配可解释性司法案例匹配YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024YSSNLP2024研究内容一：可解释性类案匹配7n挑战和解决方法：u案例文书是复杂的长文档，包含大量噪声ü司法要件提取u最终匹配预测是权衡正反方理由的结果ü区分正反方要件ü标签特定的解释生成u涉及领域知识，预设对齐模式难以超越浅层语义ü逆向最优运输建模要件对齐u要件对齐标签通常是昂贵、稀疏的且通常是有偏的ü逆向最优运输建模要件对齐IOT-Match模型研究成