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user: 3. 知识图谱在要素智审系统中的应用路径 回归法官审判的视野，传统的司法裁判准则是“以事实为依据，以法律为准绳”。事实在案件中表现为具有真实性、合法性和关联性的证据材料，而法律属于事先制定的裁判规则，二者来源于独立的数据库，并不存在必然的实体联系。在传统的人工审判中，法官需要借助演绎推理的基础三段论，对作为大前提的法律规范和属于小前提的证据采用严密的涵摄和论证方法，目光往返于法律规范与证据材料之间，判断证据构成是否置于法律要件的范围之内，最后在事实和法律之间人为构建起合乎法理的内部联系。 (一) 知识图谱在传统司法审判中的应用难题 知识推理作为机器学习的典型代表，虽然具有基于数据和算法进行高效运行和精确推理的技术优势，但也存在明显的技术缺陷。一方面，囿于机械主义缺乏人文关怀和感性思维的局限，人工智能无法立足于人的伦理视野和社会关系对司法案件进行综合性考量，若是将法官的人类思维生搬硬套于机器的推理算法上，既不具备技术上的实现条件，也无法做到对人脑活动的完全复制，因此不能以常规的审判模式为标准建构机器学习的训练模型。 另一方面，虽然法律的灵魂是普遍性和明确性，但法律语言存在天然的模糊性，有学者认为这种模糊性主要表现在法的类属边界和形态上的不确定性 [ 7 ]。英国法哲学家哈特则主张，“当我们把特殊情况纳入一般规则时，任何东西都不能消除这种确定性核心和非确定性边缘的两重性。这样所有的规则都伴有含糊或‘空缺结构’的阴影” [ 8 ]。即使是明确的、具体的法律规范，其在个案中仍会面临界限模糊的问题，因为法的普遍性和模糊性如同硬币的正反面相伴相生，不可避免。从逻辑上看，法律内在的明确性要求与司法结果的确定性和可执行性相辅相成，前后呼应，这也与人工智能符号主义所追求的严谨、科学和逻辑的理念不谋而合。但法律语言的模糊特征不仅给法官准确适用法律造成困难，也会为知识图谱的自然语言处理和实体三元组的加工推理带来技术和专业上的双重障碍。 (二) 要素式审判的特征与优势 面对人工智能的机械主义缺陷和法律语言的模糊性难题，当前各地法院正在积极探索的一种新型司法审理机制能够对其起到立竿见影的治理效果，学界将之命名为要素式审判法。所谓要素式审判，是指根据类型化案件的特点和规律，提取类案审理中必备的事实和法律要素，简化无争议要素审理程序，重点围绕争议要素进行审理并撰写裁判文书的一种审判工作方法 [ 9 ]。目前，要素式审判主要用于民商事裁判领域，其设立的初衷在于简化裁判文书和诉讼流程，推动民事审判程序的繁简分流，缓解“案多人少”的司法难题，纾解法官的审判压力。随着要素式审判改革在各地法院的深入推进，人们逐渐认识到这种新型审判机制不仅在优化诉讼流程上拥有降本增效的独特优势，且对于人工智能在司法审判的应用而言也具有高度的内在契合性，具体表现在以下几个方面： 1) 庭前准备的表格化 庭前准备是保障要素式审判顺利推进的必经程序，准备工作主要包括召开庭前会议、组织填写诉讼要素表、形成庭前报告。其中，准确填写诉讼要素表是前期工作的关键步骤，直接影响到要素式审判的质量和成效。要素表的内容由法官根据诉讼案由和诉讼请求预先拟制，再形成清晰、规范、明确的格式文本。换言之，要素表是对案件事实和法律关系的结构化和可视化再现，对要素化审判具有三个方面的作用：其一，阐明诉讼流程，规范裁判指引。法官在引导当事人填写要素表时，还应为其释明要素式审理的程序规则，使之在内心树立良好的规范意识，保证其适用程序的自愿性；其二，突出争议焦点，方便法官审阅。在庭前准备阶段，法官可以召开庭前会议，明确原告的诉讼请求和被告的答辩意见，归纳争议焦点，组织并指导当事人填写诉讼要素表，将繁琐的诉讼文书压缩为简洁明了的表格式提纲，从而减轻法官的阅卷负担；三是提炼案件重点，提高庭审效率。要素表为当事人提供了程序上的选择权。一方面，对于事实清楚，权义关系明确，标的争议不大的案件，当事人可以在要素表中对存在争议的事实予以自认，由此免除对方在该部分事实上的证明责任，实现举证问题的高效化解；另一方面，对于案情关系复杂，存在明显争议的案件，当事人也可以对争议焦点所涵盖的诉讼请求和答辩意见进行要素化提炼，剔除无足轻重的观点和材料，围绕案件的核心事实填写要素表，真正实现案件的繁简分流，提高庭审效率。 2) 庭审阶段的要素化 传统民事庭审主要涵盖法庭准备、法庭调查和法庭辩论三个阶段，制度设计的初衷是通过严谨周全的庭审活动，贯彻程序法定主义以保护当事人的诉讼权利，实现程序正义的理念。其缺点在于庭审程序冗赘，用时相对漫长，庭审的争点效应不够突出，因而普遍存在庭审效率低下的问题。要素式审判可以有效弥补传统审判的痛点，其能摆脱法庭调查、法庭辩论等程序的束缚，将庭审的重心置于庭前准备形成的要素表。法官着重审理经过要素表固定的诉讼请求、争议焦点和主要事实，组织当事人围绕上述重点问题进行举证、质证和辩论，对双方无争议事实结合相关证据直接确认。要素式庭审改革在提升司法诉讼质效，促进司法审判精细化上具有重要作用。一方面，法官不必再劳顿于繁复的法庭调查和法庭辩论，只需引导当事人对要素表的内容展开庭审活动，厘清争议事实，根据事先预设的案件关系进行裁判，实现定纷止争的“门诊式”庭审；另一方面，要素表具有结构化、类型化的特征，具体列举的文书要素使得要素式庭审变得透明化和可视化。这在无形中也为法官框定了裁判思路，意味着法官在审判中应以要素表的内容为裁量基准，不能擅自扩大自由裁量权的范畴，更不能跳出要素表的指引另辟蹊径，因此要素式庭审也充当了司法监督者的角色，强化了庭审的实质化要求 [ 10 ]。 3) 裁判文书的简明化 要素式审判的效率价值还体现在裁判文书制作上的要素化和模块化，其对传统的民事裁判文书进行了体例上的改良。与传统民事裁判文书的相比，要素式裁判文书具有以下几个特征：一是结构体系的简约化，裁判文书不再受制于原被告的诉辩陈述、本院查明和本院认为的格式要求，而是将主要内容集中在原被告的诉讼意见与关联证据，极大地简化了裁判文书的整体架构和文书篇幅；二是裁判内容的条款化。要素式裁判文书在内容的编排和撰写上可采用合同式的列举方法，将要素内容按照从整体到部分，由一般到特殊的顺序依次列明。在上述北京高院发布的指导文件中，附件一提供了要素式判决书的模版，其以“买卖合同纠纷”为例对案件进行要素式处理，在法院认定事实部分采取条款化的方式，从前往后分别介绍了合同关系、合同的签订情况、管辖权、标的物质量、合同解除条件、争议解决和违约金计算方法等 [ 11 ]。条款化、要素化的文书结构将裁判文书的案件事实以泾渭分明，一目了然的排列形式呈现出来，切实提高了法官阅读和制作文书的效率。 (三) 知识图谱在要素式审判中的作用路径 基于要素式审判在庭前准备、庭审阶段和裁判文书阶段所具备的三大特征，其在推动民事程序繁简分流和民事纠纷高效化解方面具有传统民事诉讼无可比拟的程序价值。同时，要素式审判通过对案件事实和法律关系的化繁为简和高度提炼，使存在模糊性和不确定性的非结构化数据向可解释性、确定性的结构化数据进行转变，能在一定程度上克服传统司法数据在人工智能系统中的应用难题。换言之，要素式审判从司法数据源头上实现了数据的系统优化和科学归纳，既有利于人工智能对要素式法律文书进行共性提炼和机器学习，也与知识图谱运用自然语言处理对司法数据进行抽取、融合、加工的算法逻辑高度契合，进而形成高质量的司法知识图谱。 1) 知识图谱与要素式审判结合的司法原理 要素式审判与知识图谱的契合优势不仅体现在司法数据的处理机制中，还反映于要素式审判的作用路径上。有学者(高翔，2018)提出以要件事实型民事裁判为基础的审判方法来构建法律知识图谱在民事司法领域的应用，基本的应用路径为：依据要件事实型民事裁判论，对案件事实进行要素式提取和解析，按照不同层级的方法加以分类，最基础层级的要素即为分词，并由法律专家适时予以标注，从而形成分词标注的大数据，以供机器学习，最终实现人工智能的知识积累 [ 12 ]。所谓要件事实型民事裁判，是指在明确要件事实法律性质的基础上，依据民事实体法规范的结构以及民事诉讼审理的结构而展开的民事裁判方法 [ 13 ]。从审判原理上看，这种裁判方法本质上与请求权基础分析法、要件审判九步法等审判方法存在异曲同工之处，都是以传统请求权规范分析法为基础，在实体法律关系和程序法律关系的规范适用上进行综合的考量和取舍，从而达到认定事实清楚、适用法律正确的裁判效果。作为目前民事审判改革的理论新成员，要素式审判法实际上是对上述审判方法的继受与创新 [ 14 ]。其同样离不开请求权基础规范分析、诉讼争议焦点提炼和要件事实证明等关键步骤的支撑作用。因此，要素式审判法也能为人工智能和知识图谱嵌入司法裁判提供最佳的建构路径和应用原理，主要通过实体法律适用和程序法律适用两方面实现要素式智能系统的审判。 2) 知识图谱在要素式审判中的实体规则提炼 在实体法律层面，要素式审判的合法性前提是民事实体裁判规则，其旨趣在于围绕事实和法律两大关键要件进行审理。其中，事实部分表现为根据诉讼请求提供的关联证据，对其证据资格和证明力予以认定，并结合当事人的举证和质证意见判断争议证据的真实性、关联性与合法性，最后决定是否将之采纳为案件的事实基础；法律部分则表现为根据诉讼案由和当事人的法律关系确定请求权基础规范，在法律辩论环节从当事人的陈述和辩论意见中厘定争议焦点，最后法官根据对法律条文的理解和把握，依职权正确适用法律，作出最终裁判。 要素式智审系统需要借助知识图谱对要素式审判的实体裁判规则进行解析和重构，亦即利用自然语言处理技术将要素表和要素式裁判文书的类型化文书转化为向量化和符号化的计算机语言，这个过程主要运用到要素解构和分词设置两种方法。其中，有待解构的要素是要素式文书中经过固定化和层级化的法律实体，包括对请求权基础规范的解构、对争议焦点的解构以及对案件基础事实的解构。其次，经过解构程序，知识图谱从结构化的要素式司法数据中抽取出知识库的法律实体，还需对这些要素进行分词设置。分词设置实际上是对要素的标注和归类的活动，在技术逻辑上属于知识融合的范畴。其基本路径是根据实体法律规范对分词之间的法律关系和法律属性予以标注，主要利用RDF、RDFS与 OWL三种本体语言，描述各个分词要素之间的关系，通过剔除语义噪音，从文书中完成相关知识图谱实体的筛选和分类 [ 15 ]。在传统的民事审判中，由于非结构化的数据类型居多，数据呈现出零散、模糊的形态特征，难以依靠机器学习实现数据的自动提取和标注，因此要素解构和分词设置都高度依赖于法律专家系统的人工构建，要素式审判借助预先设定的结构化文书弥补了上述的不足。基于要素式文书的层次性和格式性，知识图谱可以通过监督学习算法有的放矢地从文书数据中提取目标要素，并借助特定的知识推理算法对实体进行模型设计，从而在不同的法律要素之间建立起民事实体裁判规则的有机联系，实现新知识的挖掘和创造。 3) 知识图谱在要素式审判中的程序规则提炼 在程序法律层面，要素式审判主要根据民事程序裁判规则，围绕诉讼程序的法庭调查和法庭辩论两大环节，引导当事人依法行使诉讼权利。一般而言，原被告当事人基于“两造”的对立地位而分别享有请求权和抗辩权。因此，要素式审判的程序逻辑也应遵循“原告主张诉讼请求–被告行使抗辩权–提炼争议焦点–围绕争点进行辩论”的基本路径，在诉讼要素表的固定指引下，当事人的诉讼攻防活动将以标准化、格式化的方式呈现，进而实现诉讼的程序价值。 与实体规则的提炼方法相似，知识图谱对程序规则的抽取同样也离不开层级解构和要素标注的路径。不同的是，经过实体规则提炼所形成的知识类型属于实体法调整的对象，如案由类型、争议焦点、法律关系、法律行为、法律适用等实质内容；程序规则是对程序法所调整的诉讼权利和诉讼活动的关键要素进行提炼，旨在为知识图谱补充司法程序规则知识库。其中，按照上述“主张–抗辩–再主张”的程序逻辑，两造对抗的核心程序是举证和质证活动，因而知识图谱对要素式审判的规则提炼应着重针对原被告的举证过程进行解构和标注。 首先，根据“谁主张，谁举证”的举证责任分配原理，原告应对自己主张的诉讼请求承担证明责任，而且需将证明标准固定到高度盖然性的程度，才能获得法官的内心确信。其次，按照民事证据的分类理论，民事裁判常用的证据类型按照不同的划分标准，可以分为直接证据和间接证据 1 、原始证据与传来证据 2 、言词证据和实物证据 3 、本证和反证 4 。准确区分证据的不同属性，能够帮助法官准确地理解和把握案件证据，基于清晰、全面的证据知识图谱形成客观理性的裁判认识，正确引导当事人完成举证和质证，促进诉讼活动的精细化和实质化。 因此，司法知识图谱在程序性规则提炼中的首要任务是对当事人的举证责任和证明标准进行解构，分别廓清原告和被告的举证责任、待证事实和证明标准，在此基础上对规则要素的实体节点进行分词标注，从而构建司法举证的专业知识图谱。其次，要素式审判的证据类型也是知识图谱重点提炼的程序要素。当事人在主张请求权和行使抗辩权过程中，其所运用到的证据将以多个维度展现出来，通常与前述的举证责任和证明标准密切联系，既可能表现为直接证据和间接证据的关系，也可以表现为原始证据和传来证据的关系，还能表现为本证与反证之间的关系。知识图谱须对相关进行全方位的属性和关系分析，运用神经网络算法和深度学习对案件事实包含的证据类型依次予以要件解构、节点标注和模型构建，进而形成网络化、精细化、可视化的证据知识图谱，为智审系统的类案检索、证据比对、文书生成提供更高质量的知识决策能力，提升要素式审判的智能化水平。