【摘 要】
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大数据时代,司法AI越发受到重视,但是,目前所使用的高性能AI模型往往有显著的“黑箱”性质,不具备可解释性,这与法律的严谨性相冲突,难以被领域专家所接受,司法AI领域迫切需要具备高性能和高可解释性的模型,而在实践中,模型的性能和可解释性往往会有此消彼长的冲突,当前关于可解释的法律人工智能的研究也比较少。本文认为,司法判决文书预测模型的训练及预测过程应符合一定的司法概念逻辑,因此,本文将实验使用的1
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大数据时代,司法AI越发受到重视,但是,目前所使用的高性能AI模型往往有显著的“黑箱”性质,不具备可解释性,这与法律的严谨性相冲突,难以被领域专家所接受,司法AI领域迫切需要具备高性能和高可解释性的模型,而在实践中,模型的性能和可解释性往往会有此消彼长的冲突,当前关于可解释的法律人工智能的研究也比较少。本文认为,司法判决文书预测模型的训练及预测过程应符合一定的司法概念逻辑,因此,本文将实验使用的11类常见案件之间的区分规则抽象为“概念树”,通过将概念树结构嵌入到模型结构当中,在不损失模型性能的前提下,使模型的预测逻辑符合概念树的推理逻辑,从而具备概念层面的可解释性。本文从集成学习和深度学习两个方向出发,在原有模型的基础上进行改进,提出了以下两个模型:基于庭审合议机制和概念树的集成分类模型:基于概念树将多组XGBoost模型进行了集成,用模型扮演“主审官”、“起诉者”、“合议庭成员”三类角色,简单模拟了现实司法活动中的庭审合议机制,并利用SHAP工具在特征层面对模型进行了解释,这种方法不仅能提升模型的分类性能,而且在概念层面和特征层面都具备较强的可解释性。基于概念树的神经网络分类模型——LSTM树:将概念树的结构嵌入到双向LSTM模型当中,不仅保证了模型性能不受损失,而且使模型从训练到预测的主要流程都符合概念树的逻辑。通过注意力值的分布,给出了模型特征层面的近似解释,并在此基础上,设计了两种遮挡实验,验证了LSTM树模型的注意力更加关注当前所需的重要信息。本文所提出的两个模型是根据“概念树”从两个不同的方向出发得到的成果,是并列的关系,二者在预测性能和可解释性方面各有千秋,能够一定程度上满足实践中对司法判决预测模型可解释性的需求。
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