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user: 2. 知识图谱在要素式智能审判系统的嵌合原理 在要素智审系统的底层应用中，知识图谱属于人工智能技术的核心组成部分，其作为一种由节点(Point)和边(Edge)组成的语义网络结构，在智审系统中的作用有二：一是通过图谱的知识加工深度剖析涉诉作品基本信息，辅助法官决策；二是从海量的知识产权判决书中提炼关键数据，为人工智能的应用提供知识支撑。因此，知识图谱对于要素智审系统而言具有推陈出新的知识供给作用，也是不可或缺的底层技术。 从结构上看，知识图谱的整体架构可以分为逻辑架构和技术架构。首先，逻辑架构包括了数据层和模式层，前者以“实体，关系，实体”或“实体，属性，数值”的三元组形式对数据源进行基础表示，并存储在具有海量实体网络关系的图数据库中，如“张三–作品–《XX》”、“张三–专利权–专利号ZLXXXXXXXX”；后者则是在前者的数据基础上进行提炼、加工和处理，是知识图谱的核心应用层，主要是对数据层中的零散数据按照一定的模型和方法有规律地加以归类，形成实体、属性和关系之间的规范联系，如在著作权侵权纠纷，某个司法案件的数据层内容为“张三–剽窃作品–李四”，将之映射到模式层则表现为“侵权人–民事侵权关系–被侵权人”，进而为知识推理提供决策信息。 其次，技术架构则包括了知识抽取、知识融合与知识推理，也是本文重点介绍的对象。从智审系统的整体构成上看，广州互联网法院研发的要素智审系统包括要素建模模块、页面生成模块、要素采集模块、存储模块以及展示模块五大模块。五大模块依次实现了要素的建模、采集、存储、加工和生成等流程。其中，知识抽取用于要素建模和页面生成模块，知识融合涵盖在要素采集和要素存储模块，知识推理则体现在要素存储和展示模块，在此过程中，开发者还需辅以自然语言处理(NLP)、深度文本相似度匹配算法、电子证据智能比对等关键技术，从总体上构建起知识图谱在智审系统中的作用路径。 (一) 知识抽取 知识抽取是司法知识图谱构建的首要任务，主要是对数据库进行实体提取、属性抽取、关系提取。司法知识图谱的数据主要来源于两个方面：一是半结构化数据，如基于爬虫技术对百度百科等搜索引擎进行抽取；三是非结构化数据，国家法律法规数据库、国家裁判文书网和各级法院内部所保存的司法案例、法律规范和司法案件文本信息大都属于非结构化数据，如证据材料、庭审答辩、案件信息 [ 4 ]。其中，在信息抽取的过程中，开发人员的核心数据来源于国家裁判文书网。从裁判文书的数据类型上看，判决书主要由类结构化的案件基本信息和非结构化的文本组成。首先，类结构化的案件基本信息反映了案件事由、案件主体以及判决依据，其既是司法判决的基本构成要素，也是司法知识图谱直接的信息来源，在抽取上具有便捷性。其次，非结构化文本类型主要包括案件当事各方的陈述、法院认定事实、法院说理及裁判结果这三种文本类型 [ 5 ]。案件当事各方的陈述虽描述了一定的客观事实，但由于个案之间存在较大差异，即使是同一案件事由，基于人工活动的主观能动性，不同当事人对案件的描述不尽相同，不同法官对于案件的说理论证和认定事实也不相一致，因此可能会出现同一案由的不同事实、同一事实的不同描述，同一描述的不同理解等自然差异，这些差异虽然在具体个案中被认为是合理的存在，但对于知识图谱的知识抽取而言将产生举足轻重的影响，需要经过更加细致深入的自然语言加工和文本语义消歧，才能适用于接下来的知识推理环节。 1) 实体抽取 实体抽取是指从文本数据中抽取识别具体的命名实体 [ 6 ]。实体是知识图谱最基本的组成元素，也是智能审判系统进行自动化分析和决策的具体对象。如在著作权权属侵权诉讼中，实体可表现为案件的权利主体和权利客体。权利主体一般是指著作权人，根据主体身份的不同，又可以细分为合作作品的著作权人、职务作品的著作权人、汇编作品的著作权人、影视作品的著作权人、汇编作品的著作权人等。权利客体则是《著作权法》第二条所保护的“作品”，通常指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。这种智力成果的表现形式也具有多样性，《著作权法》第4条将之归纳为文字作品、口述作品、音乐作品、戏剧作品、曲艺作品、舞蹈作品、杂技艺术作品、美术作品、建筑作品、摄影作品、电影作品、图形作品以及模型作品等十三类对象。在知识图谱的信息抽取中，按照“实体、关系、实体”的三元组路径，唯有厘清每个知识产权案件中的涉案主体和客体，才能准确抓取案件的核心数据，提炼出智能审判系统所需要的裁判案由、权利客体、权属类型，实现智审系统的要素化审理。 2) 关系抽取 司法数据经过实体抽取，得到的是一系列离散的命名实体，为了提供能够为智审系统利用的语义规则，还需要从相关数据层中提取出法律实体之间的关联关系，通过关系将实体(概念)联系起来，才能够形成网状的知识结构。换言之，关系抽取的目的是根据知识产权案件的民事关系基本原理，基于符号化和向量化的表示方式，在零散的法律主体和客体之间搭建起兼具代码形式逻辑和法律实质关系的连接桥梁，形成实体之间的有机联系。同样以著作权案件为例，在一般的著作权纠纷中，被侵权人(著作权人)与侵权人之间的诉讼关系通常滥觞于权利客体指向的争议作品。根据《著作权法》以及相关司法解释，这种关系表现为著作权及与著作权有关的权益权属、侵权与合同纠纷。因此，著作权人与侵权人的诉讼关系大多产生于作品的权属争议、侵权行为和合同违约等情形。其对于知识图谱的构建而言，意味着关系抽取要着重识别个案中因不同法律事实所引起的诉讼纠纷，通过事先设定的要素值，对司法数据库中的案件事实进行解析，从事实理由中提取争议焦点，利用关键字搜索抓取核心信息。例如在著作权案件中，关键词宜设定为“确认权利”、“许可使用合同”、“擅自使用”、“未经许可使用”、“非法销售”“主观过错”“停止侵害”、“赔偿损失”等样式，能够更加高效精准地提取出实体之间的关系类型，也为下一步的信息融合与信息加工沉淀科学合理的数据基础。 3) 属性抽取 属性抽取的目标是从不同信息源中采集特定实体的属性信息．从司法者的视阈上看，属性抽取是指针对某个实体概念(法律主体或者权利客体)，从裁判文书系统和法律法规司法库中提炼出该类实体的特征。例如，根据新《著作权法》第18条，职务作品的特征为：a) 性质上属于自然人为完成法人或者非法人组织工作任务所创作的作品；b) 作者与法人或其他组织之间存在劳动关系；c) 作品由作者独立完成并体现作者的个人意志。有了以上属性的附加认定，知识图谱才能围绕“职务作品”这类实体进行全方位的概念廓清和特征描绘，在数据整合的过程中对不同的数据源进行实体的准确抓取，减少无用的数据处理成本，提高司法数据的实用性和精准性。 (二) 知识融合 知识融合的作用在于对司法数据库所抽取的知识进行初步的筛选和整理，并消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识产权智审数据库。在信息融合的过程中，主要运用到的底层技术为实体对齐和实体消歧。前者能根据多个司法数据库的信息来源确定同一个目标术语，解决的是“一义多词”问题；后者则能根据司法案例或司法文书的上下文准确识同一法律术语的不同含义，解决的是“一词多义”问题。二者在最终目的上具有同一性，都是为了解决知识利用过程中所产生的模糊性和歧义性。 1) 法律实体对齐 实体对齐旨在解决多个指称项对应于同一实体对象的问题，通常用作判断两个来自不同或者相同知识库中的实体是否表示同一对象。在垂直领域的知识图谱里，法律实体是图谱最基本的组成元素，其主要来源于浩如烟海的法律法规和司法案例数据库，实体之间的差异可归因于法律语言的模糊性以及部门法的多元性。在不同的法律部门中，法律规范、法律文书和法官说理都存在或多或少的区别，即便是同一个专业名词，在不同的司法情景中的表现形式和具体内容也可能相去甚远。譬如，诉讼当事人在三大司法诉讼中的代称和内涵不尽相同。同样被用作指代发起诉讼和被动应诉的人，民事诉讼和行政诉讼使用“原告”和“被告”作为诉讼当事人的代名词，刑事案件则使用“公诉人”和“被告人”以突显刑事诉讼活动的强制性和严厉性特征。研发人员对裁判文书数据库进行实体抽取时，要意识到不同类型的判决文书对当事人的描述并非全然一致。另外，法官在写作时为了方便书写和阅读，还会以“其”、“他”、“她”等代词或缩略语指代当事人，无疑为机器的文义识别和语料提取增添难度。因此，无论是“原告”、“公诉人”、“被告”、“被告人”抑或是其他缩略代称，这些表述并不影响诉讼主体在诉讼结构中的角色定位，本质上都属于诉讼当事人的范畴，需要经过对齐步骤，将之添加上相应的实体标签，确保法律实体的完整性和周延性。 诸如此类的专业表述不胜列举，也揭示了实体对齐的重要意义。如果未经过对齐程序而贸然进行数据加工和推理，司法知识图谱的数据质量将难以保证，智能系统在面对错综复杂、灵活自由的语法句型时也容易陷入张冠李戴的识别困境。为此，实体对齐是知识图谱获取准确的法律概念和周全的司法数据库所需要的必经程序。从实现路径上看，法律实体的对齐离不开自然语言处理技术的处理和加工，需要将晦涩难懂的法律术语转化为可供程序开发的计算机语言，并将文本以向量化的形式进行表达，从而将以文字存储的法律语言转化为以数字、字母和符号为表示的算法模型，通过统计和匹配相似度的方式完成实体对齐。 2) 法律实体消歧 实体消歧则旨在回应同个法律实体在不同情景中存在多层含义应如何剔除冗余词义的问题。尤其在立法和司法领域中，一词多义的滥觞原因主要源于法学与其他人文科学之间存在的领域界限和专业隔阂，同一个术语在不同的科学领域中的内涵可达天壤之别。例如，在文学领域，“作品”一词在文学词典中被定义为“文学艺术创造的成品”。但在法律领域，《著作权法》第三条将其规定为“文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果”。不仅如此，2020年新修订的《著作权法》在该条款的第9项采用“符合作品特征的其他智力成果”作为兜底条款，将作品类型的法定列举修改为开放式列举，进一步强化了作品的“独创性”和“思想性”特征。这对于著作权知识图谱的样本辨识和抽取而言，既要区分“作品”在不同专业领域和使用场景中的具体内涵，还要基于算法的训练模型对涉案实体的属性进行相似度计算，判断其是否满足著作权法对作品的保护要求。因此，实体的概念外延和属性特征直接关系到知识图谱的信息资源是否准确，如果不对纷繁复杂的领域术语进行筛选和整理，冗赘的数据来源将削减知识图谱的决策的真实性和科学性。正如机器学习的悖论：“Garbage in， garbage out”(垃圾进，垃圾出)，无用或错误的数据将产生错误的结论。实体消歧在知识图谱构建过程中扮演了数据清洗员的角色，对于法律实体的抽取起到去伪存真、删繁就简的作用。 (三) 知识推理 经过知识的抽取和融合，智审系统的知识图谱即可从原始的司法数据库中提取出有关知识产权案件中所涉及到的实体、关系与属性等知识要素。再经过一系列的知识融合程序，可以消除不同情景下法律实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列符合司法逻辑和法律术语的事实表达。然而，事实并不能涵盖知识的范围，智能审判系统能够回答知识产权案件中相关法律问题的“Who、What、When、Where”“4W”封闭性问题，但并不能以系统化、逻辑化的方式回答案件中的“Why”和“How”等开放性问题。这是由于此时的法律知识仍处于零散化和碎片化的状态，尚未按照特定的技术规则进行糅合加工，形成连贯且具有法律逻辑的结构化知识体系，需要借助知识推理实现司法数据的系统串联和有机结合。因此，为了形成结构化、体系化的知识网络，还需要经过知识推理环节。知识推理可以基于由众多实体所组成的数据模型，通过人工建立的推理规则对实体的属性和关系进行深度挖掘和分析，从而在实体与实体之间搭建起知识节点和边的新路径，在此基础上建立新的知识关联，挖掘隐藏的知识关系网络，从而形成深入的知识积累储备，由此向外界提供丰富全面的知识决策。