Re28：读论文 CECP Charge Prediction by Constitutive Elements Matching of Crimes

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论文名称：Charge Prediction by Constitutive Elements Matching of Crimes
IJCAI官方下载地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0627.pdf
官方GitHub项目：https://github.com/jiezhao6/CECP

本文是2022年IJCAI论文，作者来自西电。
本文关注charge prediction任务（属于LJP任务），使用强化学习的方法抽取案例中含有犯罪要素constitutive elements (CE) 的句子，以模拟现实场景中的指控鉴定过程。
本文提出 Constitutive Elements-guided Charge Prediction (CECP) 模型，无需人工匹配CE实例，而是使用强化学习模块分步学习句子和CE的匹配，并评估其相关性。最终的预测结果基于选择出的句子和对应的CE生成。
上述逻辑很像同在2022年推出的LJP任务的论文Improving legal judgment prediction through reinforced criminal element extraction（模型叫CEEN，发在B刊Information Processing & Management上）。不知道谁抄谁的还是说独立完成的……

1. Background

传统罪名预测任务被视为文本分类任务，但是加上了法律知识。两种主流使用法律知识的方式为：

1. 评估事实描述和法条之间的关联，用以预测罪名¹²³，这种做法粒度太粗，因为单个法条可能对应多条罪名，不足以区分这些易混淆罪名之间的细微差别。
2. 手动抽取legal attributes（如罪犯是否有暴力行为）⁴⁵⁶，这对专家人力要求很高，而且难以理解。

大陆法系的犯罪要素（CE）是重要的司法解释（不在法条中），借以指导判决。
在中国，每个罪名由这4个部分描述：

• subject element
• subjective element
• object element
• objective element

CE示例图：

嫌疑人的事实匹配了纵火罪的4个CE，所以被叛纵火罪。

⁷利用了objective和subjective信息，但完整利用4个CE也很重要。

CE的识别逻辑顺序：

• 损害事实（objectIve）：火灾
• 原因（subject）：火是否人造
• 罪犯是否有责任，有什么责任（subjective）：当事人精神态度（区别蓄意纵火和失火罪）
• 什么社会关系（object）被破坏，罪名是否成立⁸：公众安全是否被损害，是否有人获罪

2. CECP模型

legal agent：自动挖掘CE实例（句子）
actor-critic框架
用encoder network中得到的事实描述和CE的嵌入作为observations，按类型组合不同罪名的CE，依CE逻辑顺序循环迭代选取每一类最重要的实例，在每一时间步，加权聚合该类及对应该类选出的句子，权重由其间的relevance estimation计算得到。这相当于提供了选出句子和CE在最相关实例和罪名上的摘要表征。然后agent基于这个CE的摘要表征和历史表征（编码以前对所有CE类选出的句子，强调高相关权重的句子）选出一个未选过的句子，这个历史表征表示“以前识别出的重点”，由当前类选出句子的摘要表征更新。
最后用选出句的摘要表征和所有CE类的CE来预测罪名。
reward function基于预测结果和被选出句子的重复程度设计。

强化学习我不太懂，也未作更多了解。

2.1 Encoder Network

编码事实描述和CE

1. Fact Encoder
   GRU
2. CE Encoder

2.2 Reinforcement Learning Module

2.3 Prediction Network

3. 实验

3.1 数据集

3.2 baseline

常规文本分类模型OTC：

• TextCNN
• DPCNN
• HARNN
• BERT
• SAttCaps

基于法律知识的文本分类模型LKB：

• FewShot
• FLA
• LADAN

3.3 主实验结果

3.4 模型分析

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1. Re7：读论文 FLA/MLAC/FactLaw Learning to Predict Charges for Criminal Cases with Legal Basis ↩︎

2. Legal Article-Aware End-To-End Memory Network for Charge Prediction ↩︎

3. Re27：读论文 LADAN Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction ↩︎

4. Automatically classifying case texts and predicting outcomes ↩︎

5. Few-Shot Charge Prediction with Discriminative Legal Attributes ↩︎

6. Iteratively Questioning and Answering for Interpretable Legal Judgment Prediction ↩︎

7. Charge prediction modeling with interpretation enhancement driven by double-layer criminal system ↩︎

8. The logic order of constitutive elements of crime：这篇论文我找不到，震惊 ↩︎