JurisCTC: Enhancing Legal Judgment Prediction via Cross-Domain Transfer and Contrastive Learning

📄 arXiv: 2504.17264v1 📥 PDF

作者: Zhaolu Kang, Hongtian Cai, Xiangyang Ji, Jinzhe Li, Nanfei Gu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-04-24

备注: Accepted in International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2025

💡 一句话要点

JurisCTC：通过跨领域迁移学习和对比学习增强法律判决预测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 法律判决预测 跨领域迁移学习 对比学习 无监督领域自适应 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有法律判决预测方法难以有效处理法律文本的复杂性和领域差异，且缺乏大规模标注数据。
  2. JurisCTC通过跨领域迁移学习，将知识从一个法律领域迁移到另一个领域，并利用对比学习区分不同领域样本。
  3. 实验结果表明，JurisCTC在法律判决预测任务上取得了显著的性能提升，超越了现有模型和大型语言模型。

📝 摘要（中文）

近年来，无监督领域自适应(UDA)在自然语言处理(NLP)领域受到了广泛关注，因为它能够增强模型在不同领域之间的泛化能力。然而，它在不同法律领域之间进行知识转移的应用在很大程度上仍未被探索。为了解决冗长而复杂的法律文本以及大规模标注数据集的有限可用性所带来的挑战，我们提出了一种名为JurisCTC的新模型，旨在提高法律判决预测(LJP)任务的准确性。与现有方法不同，JurisCTC促进了不同法律领域之间的有效知识转移，并采用对比学习来区分来自不同领域的样本。具体来说，对于LJP任务，我们实现了民法和刑法领域之间的知识转移。与其他模型和特定的大型语言模型(LLM)相比，JurisCTC表现出显著的进步，分别达到了76.59%和78.83%的峰值准确率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决法律判决预测(LJP)任务中，由于法律文本复杂、标注数据稀缺以及不同法律领域知识差异大而导致的模型泛化能力不足的问题。现有方法难以有效利用不同法律领域之间的知识，且缺乏对领域差异的有效建模。

核心思路：论文的核心思路是利用无监督领域自适应(UDA)技术，将知识从一个法律领域（如民法）迁移到另一个法律领域（如刑法）。同时，采用对比学习来区分不同领域的样本，从而提高模型在目标领域的预测准确率。这样设计的目的是为了克服标注数据不足和领域差异带来的挑战。

技术框架：JurisCTC模型主要包含以下几个模块：1) 文本编码器：用于将法律文本编码成向量表示。2) 领域判别器：用于区分样本来自哪个法律领域。3) 领域自适应模块：通过最小化领域判别器的损失，实现知识从源领域到目标领域的迁移。4) 对比学习模块：通过最大化同领域样本之间的相似度，最小化不同领域样本之间的相似度，从而增强模型对领域差异的区分能力。5) 判决预测器：基于文本表示进行判决预测。

关键创新：JurisCTC的关键创新在于将跨领域迁移学习和对比学习相结合，用于解决法律判决预测问题。与现有方法相比，JurisCTC能够更有效地利用不同法律领域之间的知识，并更好地建模领域差异。此外，JurisCTC还针对法律文本的特点，设计了特定的网络结构和损失函数。

关键设计：在领域自适应模块中，论文采用了对抗训练的方法，通过最小化领域判别器的损失，使得文本编码器生成的表示对领域信息不敏感。在对比学习模块中，论文采用了InfoNCE损失函数，用于最大化同领域样本之间的互信息，最小化不同领域样本之间的互信息。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

JurisCTC在法律判决预测任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，JurisCTC在民法和刑法领域分别达到了76.59%和78.83%的峰值准确率，超越了现有模型和特定的大型语言模型。相较于基线模型，JurisCTC的准确率提升幅度明显，验证了跨领域迁移学习和对比学习的有效性。

🎯 应用场景

JurisCTC可应用于智能法律咨询、辅助判决、法律文书自动生成等领域。通过提升法律判决预测的准确性，可以帮助法律从业者更高效地进行案件分析和决策，降低法律风险，并为公众提供更便捷的法律服务。未来，该研究可进一步扩展到其他法律领域，并与其他技术（如知识图谱、自然语言生成）相结合，构建更智能化的法律应用。

📄 摘要（原文）

In recent years, Unsupervised Domain Adaptation (UDA) has gained significant attention in the field of Natural Language Processing (NLP) owing to its ability to enhance model generalization across diverse domains. However, its application for knowledge transfer between distinct legal domains remains largely unexplored. To address the challenges posed by lengthy and complex legal texts and the limited availability of large-scale annotated datasets, we propose JurisCTC, a novel model designed to improve the accuracy of Legal Judgment Prediction (LJP) tasks. Unlike existing approaches, JurisCTC facilitates effective knowledge transfer across various legal domains and employs contrastive learning to distinguish samples from different domains. Specifically, for the LJP task, we enable knowledge transfer between civil and criminal law domains. Compared to other models and specific large language models (LLMs), JurisCTC demonstrates notable advancements, achieving peak accuracies of 76.59% and 78.83%, respectively.