技术摘要：
本发明涉及机器学习、自然语言处理、因果推理等领域，具体涉及一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法。包括分析与表示司法数据、定义司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。其中定义司法判决推理框架包括：提取事实要素、认定事实要素、获得判决结果。模型 全部
背景技术：
近年来，大数据与人工智能算法日益得到各个行业和领域的高度重视和推进。包 括我国在内的许多国家均将人工智能上升到国家战略高度。在司法领域方面，受益于大数 据技术的推动，我国各级司法机构进入了以提供智慧司法服务为核心的“智慧法院”建设时 期。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确提出：加强智慧法庭建设，促进人工智 能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智 能化。近些年随着以裁判文书为代表的司法大数据的不断公开和自然语言处理技术的不断 突破，人工智能、大数据与法律的融合越来越深入。在最高人民法院信息中心、共青团中央 青年发展部的指导下，以中国司法大数据研究院、清华大学、北京大学为代表的各大研究院 及高校已共同举办了两届“中国法研杯”司法人工智能挑战赛(CAIL2018、CAIL2019)，旨在 赋予机器理解法律文本的能力，加强语言理解和人工智能领域技术在法律领域的应用，促 进法律人工智能事业的发展，推动司法信息化向智能化的跨越式发展。 然而，目前智慧司法研究领域中针对具体任务提出的方法仍对其实际应用有根本 性阻碍。其一是现阶段主流方法大多基于机器学习、神经网络等模型，模型具有的黑盒缺陷 导致研究过程和结果普遍缺乏可解释性，大大降低了模型的可信度和可用性。其二是依赖 于大规模数据训练的模型普遍缺乏推理机制，机器智能泛指该智能体能够像人类一样学 习、感知、理解和工作，其中理解人类认知这一特征是实现智能的必要条件之一，知识推理 是人类认知的重要手段，当今大多数基于统计模型的方法无法利用知识推理得出结果，即 模型不具备推理机制。 司法判决推理是法院审理案件获得判决的方法，也是证明司法判决正当性的重要 手段，因而，它既是一种法律思维方法，又是法官解决问题的一种实践理性或实践推理过 程。理论上讲，司法判决应该是司法推理的逻辑结果。在法治社会中任何一个案件的判决， 法官都应该提供一定的理由或根据，而司法推理能够为司法判决提供正当性证明，因为法 律推理的首要作用在于为结论提供正当性理由，同时，一个逻辑严密的司法推理本身就形 成了强有力的理由或根据。
技术实现要素：
针对上述中的问题，本发明以法律裁判文书和法条法规为基础，基于文书中的事 实描述和司法案例判决流程，结合因果推理相关理论与研究工作，分析数据内容，划分数据 结构，定义司法判决推理流程，探索判决中的因果关系发现机制，构建因果关系图，提出司 法判决推理因果模型，实现具有可解释性的司法判决推理。现有针对司法判决的相关研究 主要利用深度学习方法，实验过程缺乏可解释性和推理机制，本发明提出的司法判决推理 4 CN 111597307 A 说 明 书 2/5 页 因果模型在一定程度上解决了司法判决推理的可解释性问题，为实现公正司法和司法为 民，建成公正、透明的司法服务体系提供了重要的技术支撑。 为了达到上述目的，本发明采用了下列技术方案： 一种基于可解释因果模型的司法判决推理方法，包括分析与表示司法数据、定义 司法判决推理框架、构建司法判决推理因果模型。 进一步，所述分析与表示司法数据具体为：通过分析离婚类裁判文书的内容与结 构层次，结合推理流程和司法判决推理因果模型构建的需要，将司法数据表示为4部分，即： 案件事实描述、法院根据实施情况对案件的审理说明、法院依据的相关法条与法律规定、判 决结果。 再进一步，所述案件事实描述用于获取判决因素；所述法院根据实施情况对案件 的审理说明包括法院对事实内容与判决因素的裁定；所述法院依据的相关法条与法律规定 用于后续因果模型构建中相关函数的提取；所述判决结果涉及准许或驳回离婚。 进一步，所述定义司法判决推理框架通过以下步骤实现： 步骤1，提取事实要素：从离婚类裁判文书中事实描述部分提取相关事实要素； 步骤2，认定事实要素：结合法院审理流程，认定上述相关事实要素； 步骤3，获得判决结果：根据相关法律规定，给出判决结果。 再进一步，所述步骤3中判决结果包括准予离婚和驳回离婚。 进一步，所述司法判决推理因果模型定义为集合的三元组
