Logic Rules as Explanations for Legal Case Retrieval

本文探讨了使用逻辑规则解释法律案例检索结果的问题。这个任务对于法律案例检索至关重要，因为用户（例如律师或法官）高度专业化，需要系统在做出法律决策之前提供逻辑正确、忠实可信且易于理解的解释。最近，已经有研究工作致力于学习可解释的法律案例检索模型。然而，这些方法通常从法律案例中选择合理解释（关键句），未能提供忠实和逻辑正确的解释。在本文中，我们提出了神经符号增强的法律案例检索（NS-LCR）框架，该框架通过学习案例级别和法律级别的逻辑规则，明确地对法律案例的匹配进行推理。然后以神经符号的方式将学习到的规则整合到检索过程中。由于逻辑规则的逻辑和可解释性质，NS-LCR具有内置的忠实可解释性。我们还展示了NS-LCR是一个模型无关的框架，可插入多个法律检索模型中。为了展示NS-LCR的优越性，我们通过添加手动注释的逻辑规则和引入使用大型语言模型（LLMs）的新的可解释性指标，增强了现有的基准测试。我们全面的实验揭示了NS-LCR在排名方面的有效性，以及在提供法律案例检索的可靠解释方面的熟练程度。

本论文旨在解决使用逻辑规则来解释法律案例检索结果的问题，以提供可信、逻辑正确和可解释的解释。

NS-LCR是一个神经符号增强的法律案例检索框架，通过学习案例级别和法律级别的逻辑规则，显式地对法律案例的匹配进行推理，并将学习到的规则以神经符号方式整合到检索过程中。NS-LCR具有内置的忠实可解释性。

本论文提出了NS-LCR框架，利用逻辑规则进行法律案例检索，具有较好的解释性和可靠性。论文通过增加手动注释的逻辑规则和引入新的可解释性度量，增强了现有的基准测试。NS-LCR是一个模型无关的框架，可以用于多个法律检索模型。实验结果表明，NS-LCR在排名和解释方面的效果都很好。

最近的相关研究主要集中在使用机器学习方法进行法律案例检索和解释方面。其中一些研究包括“基于深度学习的法律案例检索”和“使用自然语言处理技术进行法律文本分类”。