LexChain: Modeling Legal Reasoning Chains for Chinese Tort Case Analysis
作者: Huiyuan Xie, Chenyang Li, Huining Zhu, Chubin Zhang, Yuxiao Ye, Zhenghao Liu, Zhiyuan Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-12-21)
💡 一句话要点
提出LexChain框架，显式建模中国侵权案件分析中的法律推理链
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律推理 侵权案件分析 法律人工智能 推理链建模 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有法律推理方法依赖通用框架，未能充分捕捉民事案件中法律推理的细致过程。
- 提出LexChain框架，将侵权分析分解为多个模块和子步骤，显式建模法律推理链。
- 构建评估基准，实验表明现有模型不足，结合LexChain的基线方法显著提升推理能力。
📝 摘要（中文）
法律推理是法律分析和决策制定的基础组成部分。现有的法律推理计算方法主要依赖于三段论等通用推理框架，未能全面考察法律推理的细致过程。此外，当前的研究主要集中在刑事案件上，对民事案件的建模不足。本文提出了一个新颖的框架，用于显式建模中国侵权相关民事案件分析中的法律推理。我们首先将侵权分析中的法律推理过程操作化为包含三个模块的LexChain框架，每个模块包含多个更细粒度的子步骤。在LexChain框架的指导下，我们引入了侵权法律推理任务，并构建了一个评估基准，以系统地评估侵权分析推理链中的关键步骤。利用该基准，我们评估了现有大型语言模型在民事侵权背景下的法律推理能力。结果表明，当前的模型在准确处理侵权法律推理的关键要素方面仍然存在不足。此外，我们引入了几种基线方法，通过提示或后训练显式地结合了LexChain风格的推理。所提出的基线在侵权相关的法律推理方面取得了显著的改进，并推广到相关的法律分析任务中，证明了显式建模法律推理链对于增强语言模型推理能力的价值。
🔬 方法详解
问题定义：现有计算法律推理的方法，如基于三段论的框架，无法充分捕捉民事案件中法律推理的复杂性和细微差别。同时，现有研究更多关注刑事案件，对民事案件的建模不足，缺乏针对性的推理框架。因此，需要一个更精细化的法律推理模型，能够显式地模拟民事侵权案件分析中的推理过程。
核心思路：论文的核心思路是将侵权案件的法律推理过程分解为一系列明确的步骤，并将其组织成一个链式结构，即LexChain。通过显式地建模这些步骤以及它们之间的关系，可以更准确地捕捉法律推理的本质，并指导语言模型进行更有效的推理。这种分解和建模的方式使得模型能够更好地理解法律条文和案件事实之间的联系，从而做出更合理的判断。
技术框架：LexChain框架包含三个主要模块，每个模块又包含多个子步骤。具体模块和子步骤的细节在论文中应该有更详细的描述（此处因原文摘要信息不足，无法展开）。整体流程是，首先将案件事实输入到LexChain框架中，然后依次执行各个模块和子步骤，最终得到推理结果。框架可以指导模型的训练和推理过程，提高模型在法律推理任务上的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了LexChain框架，显式地建模了侵权案件分析中的法律推理链。与传统的通用推理框架相比，LexChain框架更加精细化，能够更好地捕捉民事案件中法律推理的复杂性。此外，该论文还构建了一个评估基准，用于系统地评估模型在侵权法律推理任务上的性能。
关键设计：论文提出了基于LexChain框架的prompting和post-training方法。Prompting方法通过设计特定的提示语，引导模型按照LexChain框架的步骤进行推理。Post-training方法则是在大规模法律语料库上对模型进行预训练，然后使用LexChain框架构建的数据集对模型进行微调。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（此处因原文摘要信息不足，无法展开）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有大型语言模型在侵权法律推理方面存在不足。通过引入基于LexChain框架的prompting和post-training方法，模型在侵权相关的法律推理任务上取得了显著的改进，并且能够泛化到相关的法律分析任务中。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能法律咨询、辅助判案、法律文书生成等领域。通过显式建模法律推理链，可以提高法律人工智能系统的准确性和可靠性，辅助法律专业人士进行更高效、更精准的法律分析和决策，并为普通民众提供更便捷的法律服务。未来，该研究可扩展到其他类型的民事案件，甚至刑事案件，构建更完善的法律推理框架。
📄 摘要（原文）
Legal reasoning is a fundamental component of legal analysis and decision-making. Existing computational approaches to legal reasoning predominantly rely on generic reasoning frameworks such as syllogism, which do not comprehensively examine the nuanced process of legal reasoning. Moreover, current research has largely focused on criminal cases, with insufficient modeling for civil cases. In this work, we present a novel framework to explicitly model legal reasoning in the analysis of Chinese tort-related civil cases. We first operationalize the legal reasoning process in tort analysis into the three-module LexChain framework, with each module consisting of multiple finer-grained sub-steps. Informed by the LexChain framework, we introduce the task of tort legal reasoning and construct an evaluation benchmark to systematically assess the critical steps within analytical reasoning chains for tort analysis. Leveraging this benchmark, we evaluate existing large language models for their legal reasoning ability in civil tort contexts. Our results indicate that current models still fall short in accurately handling crucial elements of tort legal reasoning. Furthermore, we introduce several baseline approaches that explicitly incorporate LexChain-style reasoning through prompting or post-training. The proposed baselines achieve significant improvements in tort-related legal reasoning and generalize well to related legal analysis tasks, demonstrating the value of explicitly modeling legal reasoning chains to enhance the reasoning capabilities of language models.