Oct, 2023

MUSER：多视角相似案例检索数据集

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TL;DR该研究论文介绍了 MUSER，它是一个基于多视角相似度度量和综合法律要素的类似案例检索数据集，该数据集源自中国民事案件，包含 100 个查询案例和 4,024 个候选案例。实验结果显示，引入法律要素可以改善类似案例检索模型的性能，但仍需要进一步努力解决 MUSER 所带来的挑战。
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发现论文，激发创造
  • 基于法律要素的多视角对比学习模型在法律案件检索中的应用

    提出了一种基于交互式多视图对比学习目标的法律案例检索网络，其中对比学习的视图包括案例视图和元素视图，以最小化由预训练语言模型编码器生成的相关法律案例表示之间的隐藏空间距离，并通过改变案例的法律元素来建立正负实例以帮助网络更好地计算法律相关性，实验证明其在相关案例检索基准上获得了显着的改进。

    Oct, 2022

  • 利用上下文相似性进行判决引用检索

    我们提出了一种结合自然语言处理和机器学习技术的方法，通过创建文本嵌入来增强法律案例描述的组织和利用，实现无监督聚类和有监督引文检索，以自动化提取引文的过程，从而实现更高效、节省时间、便捷的法律研究和论证。

    May, 2024

  • CAIL2019-SCM：法律领域相似案例匹配数据集

    本文介绍了 CAIL2019-SCM（Chinese AI and Law 2019 Similar Case Matching dataset）数据集，包含中国最高人民法院发布的 8964 个案例三元组。该数据集旨在检测相似案例，有 711 支团队参加了今年的比赛，最佳团队的得分为 71.88。我们还实现了几个基线来帮助研究人员更好地了解这个任务。

    Nov, 2019

  • 通过知识引导的案例重构学习可解释性法律案例检索

    通过将专业的法律知识与大型语言模型相结合，KELLER 引入了一种基于大型语言模型的法律案例重构方法，用于实现有效和可解释的法律案例检索，并在两个法律案例检索基准上展示了 KELLER 相比现有方法在复杂法律案例查询方面的卓越性能和鲁棒性。

    Jun, 2024

  • 比较弱监督和注释过程方法的葡萄牙法律语义文本相似性数据集

    该研究介绍了推动法律领域数字化的制度，并尝试为法律领域提供一些数据集以支持人工智能的发展，同时也探究了如何为这些数据集进行标注。通过对专家标注和启发式标注的比对，说明启发式标注的可用性。

    May, 2023

  • CLERC: 法律案件检索数据集及检索增强分析生成

    通过转化一个大型开源法律语料库为数据集，我们构建了 CLERC（Case Law Evaluation Retrieval Corpus）数据集，用于培训和评估智能系统在寻找相关引用和编写支持推理目标的连贯分析方面的能力。我们在 CLERC 上对最先进的模型进行了基准测试，结果表明目前的方法仍然存在困难。

    Jun, 2024

  • 一个用于相似案例匹配的可解释性框架

    本文提出了一个管道框架来实现可解释的 SCM，该框架标识了包含基本信息的案例特征句子，根据提取的特征句子结果执行类似案例匹配，并对两种情况的特征句子进行对齐以提供用于相似性证据的特征句子。

    Apr, 2023

  • SAILER: 面向法律案例检索的结构感知预训练语言模型

    本文提出 SAILER，一个基于结构感知的先训练语言模型，适用于法律案例检索，实验证明其能在公共数据集上显著优于现有方法。

    Apr, 2023

  • LeCaRDv2：一个大规模的中文法律案例检索数据集

    智能法律系统中的重要组成部分，法律案例检索在确保司法公正和公平方面起着关键作用。为了解决现有数据集中的三个问题，本研究介绍了一个大规模的法律案例检索数据集 LeCaRDv2，并丰富了现有的相关性标准，同时提出了一个有效识别潜在候选项的候选集合策略。在 LeCaRDv2 上评估了多个检索模型，表明法律案例检索仍有很大的改进空间。

    Oct, 2023

  • 逻辑规则作为法律案例检索的解释

    通过使用逻辑规则解释法律案件检索结果，提供合乎逻辑、真实可信且解释性强的法律案件检索模型。

    Mar, 2024