为深化政法智能化建设，加强“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”等信息平台建设，深入实施大数据战略，实现科技创新成果同政法工作深度融合。法制日报社已连续举办了六届“政法智能化建设技术装备及成果展”。

　　作为装备展配套活动，法制日报社于去年3月继续举办了2023政法智能化建设创新案例及论文征集宣传活动，活动征集了“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”创新案例、方案、产品、论文，2023年6月25日结果揭晓发布。入选的各类创新案例、方案、产品、论文在2023年7月10日至11日举办的成果展上进行了集中展示，并已编辑整理成册——《2023政法智能化建设创新案例及论文汇编》。

　　该汇编分为智慧治理篇、智慧法院篇、智慧检务篇、智慧警务篇、智慧司法篇五个篇章，为政法信息化、智能化建设提供及时、准确、 实用的资讯信息与经验观点。

　　应广大读者要求，我们特开辟专栏，分别将部分创新案例、创新方案、创新产品、创新论文进行展示，敬请关注！

　　以下推出的是《智慧司法篇 | 创新论文之“司法案例质量评价智慧解决方案及泛在化应用”》

　　

　　司法案例质量评价智慧解决方案及泛在化应用

　　刘雷明 张夏昱 水阿西 马列 王飞 怀浩

　　中国通信建设集团有限公司

　　【摘 要】：为推动大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合，拟研究构建司法案例质量模型，构建智能辅助案例评价指标体系，涵盖涉外法治发展案例评价，实现智能辅助案例评价的功能。针对法院已办结并生效的裁判文书转化而成的格式化案例，以法律法规为标准，通过智能辅助案例评价，有助于提高司法审判效率和减少社会法治成本，实现透明便民的司法服务、公平高效的审判执行、全面科学的司法管理。

　　【关键词】：多主体；案例评价；指标体系；司法案例质量模型；智能辅助；智慧司法

　　引 言

　　以智慧化建设推动司法案例工作长足发展是国内外司法体系的共同任务，最高人民法院高度重视司法案例信息化发展与应用，现已初步实现司法案例及相关法律知识的信息化、数字化集成和应用，但当前仍存在案例评价智能参与缺乏等问题，与智能化司法案例体系的发展目标还有较大差距。

　　本文聚焦多主体协同司法案例质量评价智慧解决方案，研究推动案例评价智能辅助发展，首先建构特色化司法案例质量评价体系，以现有数据库为储备，根据本单位新型智慧项目评价指标对业务信息化分析建设等项目经验，结合司法案例评价需求，建构面向多主体多维度的特色化司法案例质量评价体系及模型构建路径；并基于评价因子与评价要素的关系量化构建评价因子模糊矩阵，通过模糊数学方法构建包括涉外法治发展的多维度多主体司法案例质量评价模型，最后实现司法案例质量评价模型所承担的智能辅助案例评价在司法审判、法官培训、法学研究、法学教育、涉外法治、普法宣传等方面的实际效用。

　　一、基于机器学习的司法案例质量评价方案研究

　　机器学习是一种智能的数据处理技术，利用计算机对数据进行学习，可以考虑多个因素之间的耦合作用，理解参数之间复杂的非线性关系，因此本文选取机器学习的方式构建司法案例质量机器评价模型。

　　

　　（一）数据预处理

　　在搭建数据库输入模型之前，需要对数据进行预处理。本文基于已有研究基础，以中国司法案例网等现有数据库为储备，通过研究司法案例评价关键要素分析方法，应用机器学习方法，在分层、多主体、多场景下评价案例时对专业法律法规知识关联要素进行抽取，进而对文本语义更好的理解，机器学习的目标是在假设空间中学到最优模型，在机器学习的过程中需要按照一定的准则学习和选择最优的模型，即期望风险最小化、经验风险最小化和结构风险最小化等学习准则；司法要素和句子之间有很强的关联性，司法要素是判定案情关联性的重要依据之一，司法要素抽取数据存在样本分布不均衡的问题，从而导致案情分析理解能力较差，要素抽取即特征提取，特征提取的方法主要是通过属性间的关系，如组合不同的属性得到新的属性，改变原来的特征空间，将数据进行降维操作。后续模型训练时选取多种方式进行司法案例特征提取，分别构建质量评价模型，并验证最终评价结果，择优选择最终模型。

　　（二）模型训练

　　模型构建过程中通过引入要素标签信息和法律先验知识构造建立文本之间的语义联系，提供语义完整的标签信息和先验知识，构建案件文书关键要素标注数据集，学习到语言之间的相关性；运用基于注意力机制的深度学习算法，将案件中提取的案情要素进行相关性计算，选定结构化要素；对案情要素进行综合赋值分析，全面实现案情要素、司法案例评价与多维度关键评价因子融合。

　　引入相关系数概念，描述司法案例要素间线性关系强弱程度和方向的统计量，绝对值越大说明两者之间相关性越高。构造相关系数矩阵，矩阵中的系数与设定阈值进行比较，从而得出相关性进行因子分析。基于评价因子与评价要素的关系量化构建评价因子模糊矩阵，通过模糊数学方法构建包括涉外法治发展的多维度多主体司法案例质量评价模型。

　　本研究创新融合自注意力机制 CRF 模型进行序列标注，对评价要素联合抽取，引入预训练语言294《2023 政法智能化建设创新案例及论文汇编》模型 BERT，对案情要素综合赋值分析，实现将上下文的语义动态调整词向量，再根据提取出的信息与评价信息进行匹配，结合法律适用性实现高质量、具有完备语义的案情要素分析，全面实现案情要素与综合评价结果融合计算后的司法案例质量要素智能提取。

　　（三）模型评价

　　通过对模型的评价来得出训练过程中是否存在过拟合以及欠拟合的问题，最终通过对模型测试结果评价以及不断优化，逐步完成正确率 90%的目标要求，并最终期望模型达到泛化能力。本文拟结合专业法律法规，全面实现案情要素与指标体系融合计算后的司法案例质量鉴定，融合生成对抗学习及近邻算法识别恶意、非客观等噪声输入，可以在泛在化情况下智能阻抗恶意、非客观的案例评价，有效消除评价扰动问题。支持对海量司法案例中不同环境下的多语义智能识别，研究建立案情要素及司法案例评价之间的语义联系，建立案例信息与多维度关键评价因子关系计算模型，全面实现案情要素、司法案例评价体系及评价因子内在融合。

　　二、融合人工评价的司法案例质量评价方案设计与实现

　　（一）基于人工评价的司法案例质量评价模型设计

　　研究旨在通过机器评价与人工评价的博弈学习，利用反馈更新的方式来实现模型的学习，引入大量人工参与以保证数据标准及预处理的精准度，并保证司法案例质量评价模型的准确度。司法案例评论数据的生产由用户触发，评论系统维护了与资源关联的主题数据，通过主题信息来检索归属的评论内容，评论数据本身维护了发表人、层级关系、是否展现状态、内容、点赞数、回复数、时间等，每个数据维度用于特定的展现场景及数据分析。在用户生产内容过程中，系统识别恶意请求，针对用户、资源、内容等维度进行层层过滤，完成数据落盘，数据采用分布式数据库存储，同时根据查询维度进行垂直/水平拆库拆表，以解决业务持续增长带来的数据读写性能瓶颈，数据层面的变更最终落入大数据中心，用来分析案例数据。

　　（二）基于人工评价的司法案例质量评价模型实现

　　因本研究涉及多个主体、多个维度，从业务接入角度来看，接入业务方多、需求量大，定制化要求高，需要中台侧对外能够给予业务侧友好的快速接入，拟通过建设统一的接入层网关，实现容灾触发、流量染色、流量控制、异常检测等插件能力，既可以为业务提供便利的技术支持，在中台内部产生技术变更时，也可以做到业务无感知。

　　从系统性能角度来看，接入流量日益增长，不断考验中台服务的性能，本研究需要考虑核心接口的服务稳定性。从架构上看，去除单点服务，逻辑机房内部形成隔离域，无跨地域请求，考虑极端场景，设计技术方案防止缓存穿透、缓存击穿、服务雪崩，保证服务的最小可用单元；从容量上看，保证高峰期容量满足 N+1 的冗余，具备单机房切空的能力，核心指标的报警覆盖至运维、研发、测试等。

　　从司法案例特殊性考虑，热点案例往往会引发流量的突增，可能导致服务雪崩。为了避免热点295智慧司法·创新论文案例给系统带来不可控的冲击，本研究拟设计通过双 AZ 平台增值能力，实现热点案例高可用场景，同时降低数据同步软件成本；再通过云提供的可弹性扩展云资源，以应对突增的访问量，缓解访问压力，有效保障热点案例高峰时期系统的高可用性和业务连续性。

　　三、人工智能时代司法案例质量评价方案泛在化应用

　　司法案例质量评价模型可基于法律知识体系，运用大数据、云计算、人工智能等技术作为辅助，实现智能辅助案例评价，有助于在司法审判、法官培训、法学研究、涉外法治、法学教育、普法宣传等方面发挥实际作用，实现多主体多维度的泛在化应用功能。

　　在司法审判方面，“司法为民”是人民法院承担司法审判职能的根本宗旨，智能辅助案例评价结果是法官工作成果的直接评价，做好智能辅助案例评价工作，直接关系审判运行效率的提高和社会公平正义的实现。司法案例质量评价方案，可实时分析同类案件的裁判结果或者每个争议焦点在裁判结果中的考量权重，避免因法官个体因素所造成的案件判决偏离度过大问题，进而解决类案不同判的问题，促进法律适用统一和审判能力提升。

　　在法官培训方面，智能辅助案例评价可辅助检索具有教学意义的案例，在增强教学效果的同时，也提升了司法教育培训工作的效率；此外，在法官裁判数据留痕的基础上，针对不同法官个体进行认知水平和知识体系评估，实现定制化差异化培训，让法官借助司法大数据和人工智能的手段，更加高效地学习工作。

　　在法学研究方面，这里的法学研究者包括法官、检察官、律师、其他司法实务人员、法学教授等，运用智能辅助案例评价指标体系，选择对应所需的指标群，快速准确地筛选、寻找前沿、疑难的法学问题，并可以快速定位实践中的痛点、难点问题，对司法案例进行针对性数据处理，促使法学研究与司法实践紧密结合。

　　在涉外法治方面，智能辅助案例评价指标体系在打造涉外法治研究支撑体系和构建高质量涉外法律服务体系等方面可发挥重要应用作用。利用信息化技术作为辅助，实时识别抓取涉外领域热点和新型话题，选取具有代表性的权威案例，运用智能辅助案例评价指标体系进行涉外领域司法大数据分析处理，提炼具有原创性、标识性、解释力的国际法新概念、新范畴、新表述，推动国际法知识融合、国际法理论创新，与国家有关部门进行合作，强化涉外法治工作的理论支撑。

　　在法学教育方面，智能辅助案例评价指标体系让法律信息从传统经验分析转变为实时应答的信息化、智能化研究范式，培训教育的内容可无限接近法治体系的运行规律，不同培训教育对象可自行选取指标群，从不同维度筛选出具有教学指导意义的案例，并将司法案例解构成教学讲义的呈现形式，结合案例质量评价数据分析的结果，进而对法治建设、司法实践、实务操作中出现的高价值案例进行针对性学习，也可借助信息化技术在培训学习中直观真实地认识法治运行与司法审判，在模拟实践中提升法学教育学习效率。

　　在普法宣传方面，运用智能辅助案例评价指标体系的指标检索功能，可筛选出具有当下热度的296《2023 政法智能化建设创新案例及论文汇编》并与人民群众切身利益实际相关的权威司法案例，聚焦当下民生话题的痛点、难点、热点，为普法宣传工作者提供合适的法律服务基础。此外，借助智能辅助案例评价指标体系的数据分析功能，升级改造公共法律服务体系，帮助培养社会公众的法治意识和提升法律素养，借助信息化技术手段铺陈，为社会公众自觉找法、用法提供快速、便捷、恰当的渠道。

　　四、结语

　　建立多维度多主体协同案例质量评价模型是筛选优质案例、服务司法案例生成与推荐的重要工具，在全面依法治国纵深发展的进程中，通过案例研究与指导深入挖掘司法案例的价值与功能已经刻不容缓。但目前国内外缺乏针对典型案例和指导性案例智能生成技术的研究及质量评估智能辅助工具，因此，在新时期应进一步提升司法案例评价工作现代化水平，完成具有泛在化高度智能辅助的案例质量评价模型的构建，在司法审判、法官培训、法学研究、涉外法治、法学教育、普法宣传等方面发挥实际应用功能，为推进司法治理体系和治理能力现代化、建设智慧司法提供科技支撑。

　　责任编辑：晓莉