39、法律知识建模中的差距填补与实践探索

法律知识建模中的差距填补与实践探索

在法律研究领域，将人工智能与法律（AI&Law）以及法律文档管理这两个领域相结合，对于实现语义网结构，促进法律知识信息在检索和法律推理领域的具体应用至关重要。以下将详细探讨相关内容。

法律文档建模的层次

过去十年间，产生了大量用于将文档描述为法律资源的法律 XML 标准，可分为四类：
1. 第一代 ：主要侧重于描述法律文本及其结构，采用接近数据库实体或排版 - 文字处理范式的方法，如 EnAct 或 Formex。
2. 第二代 ：更关注文档建模以及文本、结构和元数据的描述，如 NiR 或 Lexdania。但元素的描述性缺乏对数据类别的抽象分析，导致标签列表冗长、DTD 或 XML 模式复杂嵌套，元数据和文本定义频繁重叠，且缺乏将文本与其他层链接的有效工具。
3. 第三代 ：基于模式，模式定义了类的属性、语法、内容模型、行为和层次结构，确保了时间上的一致性。其主要原则是严格区分文本、结构、元数据和本体，以便稳健地跟踪添加到纯文本之上的新层。不过，由于模式定义的是通用规则，在标记操作中不再施加实际约束，设计的清晰度牺牲了规定性，例如 Akoma Ntoso 和 CEN/Metalex。
4. 第四代 ：将模式与共同约束语法（如 RELEX NG、Schematron、DSD 等）结合使用，以解决第三代缺乏规定性的问题。

目前，采用 CEN/Metalex（NiR 的转换形式）与支持 RELEX NG 的 LKIF 相结合，旨在定义一个通用的法律文档