11、法律案例检索与蕴含任务的多模型应用

法律案例检索与蕴含任务的多模型应用

1. 背景与任务介绍

在许多国家，如印度、美国、加拿大、澳大利亚和非洲部分地区，遵循判例法制度。这种制度高度重视司法先例，随着法律文件数字化的快速发展，法律从业者从数据库中搜索相关案例并手动提取蕴含部分变得十分困难。因此，高效的法律辅助系统对于法律人工智能（Legal - AI）至关重要。

为了帮助法律研究社区开发Legal - AI技术，举办了法律信息提取/蕴含竞赛（COLIEE）。该竞赛提供法律文本和特定法律问题，如问答、案例检索、案例蕴含、制定法检索和制定法蕴含等任务。本文主要介绍了完成两个案例法任务的方法，分别是任务1（案例检索任务）和任务2（案例蕴含任务）。

2. 任务详情

• 任务1：法律案例检索
  • 目标：为给定的查询案例$Q_i$获取相关的支持文档。需要从集合$N = {N_1, N_2, …, N_m}$（$N \subseteq C$）中检索出被注意到的案例，其中$C = {C_1, C_2, C_3, …, C_n}$是所有可能的支持/候选案例的案例法语料库。
  • 条件：查询案例文档中包含被抑制的参考标记，而不是实际的先例案例法引用，这要求参与者设计能够理解引用周围文本并返回有效注意到的案例的模型。一个支持/候选案例$C_k \in C$是查询$Q_i \in Q$的注意到的案例，当且仅当$Q_i$包含对$C_k$的引用。
• 任务2：法律案例蕴含
  • 目标：从给定的支持案例中识别出蕴含查