自然語言處理技術在法律領域的應用

隨著人工智能技術的不斷發展，越來越多的法律事務可以使用法律人工智能技術來完成。法律領域因其語言的復雜性和專業性，給自然語言處理技術（Natural Language Processing，以下簡稱NLP技術）帶來了更多的挑戰和機遇。法律文本包括法律法規、合同、訴訟文書、公司章程等，具有大量的專業術語和復雜的語法結構。NLP技術可以使計算機能夠理解、處理和生成自然語言，使計算機具有類似人類的語言交互和文本理解能力，其本質是作為人類和機器之間溝通的橋梁。NLP技術能夠自動處理和分析法律文本，為法律從業者提供有效的工具，提高工作效率和準確性。

一、NLP技術在法律領域的主要應用

隨著人工智能的不斷發展，NLP技術在法律領域的應用前景廣闊，能夠深入法律行業的各個領域。對此，本節主要選擇信息獲取、合同分析、法律預判、法律文檔、法律助手等方面進行論述。

（一）法律檢索與信息提取

法律從業者在起草或處理法律文本時，需要查找和引用大量的法律條文和判例，法律檢索系統是人工智能在法律領域最典型的應用。檢索系統主要采用NLP文本挖掘技術，從文本中獲取高質量信息。同時，NLP技術是機器學習下的一種無監督式自主學習方式，可以對原始資料進行分類，整合相似的內容，以便了解資料內部結構。NLP技術能夠通過語義搜索和信息提取，從海量的法律文獻中快速找到最貼切的相關信息，提取相關要素并生成檢索報告。例如，基于NLP技術的檢索系統可以幫助法律從業者理解法律術語、上下文、語句情境和語法結構等，從而提供更加精準的搜索結果，為法律從業者提供強大的法律信息服務。

（二）合同分析與審查

合同是法律實踐中的重要組成部分。公司或個人之間通過簽訂合同來維護交易安全，防范事前、事中、事后的法律風險。因此，簽訂合法有效的合同對于交易雙方來說具有重要意義。NLP技術得益于合同文本的規范性、語義豐富性，其在合同審核這一細分領域的落地，為法律從業者提供了更實用的工具。

當前，合同審查中主要應用的NLP技術有文本分類、光學符號識別、信息抽取、文檔比對等。針對不同的審查需求，審查系統會對輸入的合同文本進行過濾拆分等預處理操作。隨后，該系統自動將拆分后的語料輸入不同的機器學習或深度學習模型中進行分類預測，從而獲得每一條細粒度文本對應的標簽，再針對不同標簽執行不同的合同審查邏輯，最終合并所有文本以獲得完整的審查結果。信息抽取技術主要用于抽取特定信息、實行復雜審查，將信息抽取的結果（如合同主體信息、合同金額、合同簽訂時間等特定重要信息）作為審查邏輯各分支執行的判據，以便更好地覆蓋各種復雜的審查場景。

NLP技術具有自動分析合同內容的功能。其通過梳理不同合同類型的審核規則，輸入大量的合同文本數據，由計算機基于前面輸入的審核規則進行訓練。其可對文檔關鍵內容進行結構化提取，如主題信息抽取、合同違約金額提取、地址提取等，并進行形式審查。由上海ZAZN科技有限公司基于ZA法律大模型打造了一款AI工具助手，是致力于為律師提供高效、精準、專業的智能服務，支持合同審查、法律研究、事實分析、法律翻譯等應用場景。ZA法律大模型對合同類型的審查方法均由律師所撰寫，并由優秀算法工程師持續優化。當前，該產品不僅可以實現16種合同類型的審查方法，并且還在持續擴充審查類型庫，以便覆蓋更廣泛的業務領域。

（三）法律預測與判決分析

基于司法實踐的需要，多個國家開發了法律人工智能系統，旨在通過NLP技術分析大量的歷史判決數據，將在前判決的法律適用規則、裁判方法帶入待決案件中，預測出裁判結果。這對律師制定訴訟策略和為客戶提供法律咨詢具有重要意義。此外，NLP技術可以幫助當事人分析法官的判決傾向和案件的關鍵因素，分析對方律師處理過的案件并形成對應的訴訟策略等，為法律決策提供數據支持。國外已將類似的智能系統用于司法實踐，為法官辦案提供參考和指引。這些技術可以幫助法律從業者更快找到相關信息，提高其工作的效率和準確性。

（四）法律文檔自動生成

NLP技術可以自動生成法律文檔，如起訴狀、答辯狀、證據目錄、代理意見等法律文件的起草和訴訟材料的準備。這不僅能夠節省案件當事人的時間，還能確保文檔的一致性和規范性。此類文書的生成速度比人工更快，準確率也更高，避免了人為因素的干擾。例如，通過模板化和智能填充，經過多輪人機對話，NLP技術可以快速生成符合當事人要求的高質量法律文書，幫助法律從業者節省時間和精力，提高他們的工作效率和準確性。

（五）智能法律助手

基于NLP技術的智能助手能夠通過文字回答法律相關問題，提供法律咨詢服務。無論是簡單的法律概念解釋，還是復雜的法律邏輯推理，智能法律助手都能準確捕捉問題的關鍵，并給予精準的答案。例如，智能聊天機器人可以識別用戶自然語言問題，精準、迅速地解答用戶的法律疑問，提供即時、可靠的法律解答。這種法律問答系統所覆蓋的業務領域較廣、應用前景廣泛，可以應用于普法教育和法律援助方面。因此，智能法律助手可以促使法律從業者擺脫低附加值的工作，從而將精力用于更具有價值和復雜性的工作中。

二、NLP技術在法律領域應用的

挑戰與解決方案

雖然NLP技術在法律領域具有廣闊的應用前景，但其仍面臨一些挑戰，亟待完善和優化。

（一）法律語言的復雜性和多樣性

法律語言與日常語言不同，由于法律要求高度的準確性和專業性，因此法律語言較為復雜和專業。這對NLP技術提出了更高的要求，NLP模型需要處理各種復雜的語法結構和法律術語。此外，法律語言具有特殊性，如欺詐與詐騙、公民與自然人、居所和住所等都有明確的適用范圍。法律語言的專業術語，如不當得利、無因管理等，有助于保持法律條文的一貫性和便于法律從業者進行理解。

NLP技術中的大多數任務都需要推理，法律推理必須嚴格遵循法律明確定義的規則，因此將預定義規則與人工智能技術相結合，對于法律推理至關重要。此外，復雜的案例場景和法律規定可能需要更復雜的推理進行分析。通過梳理不同場景和明確法律定義，設計不同場景的審查流程，應用NLP技術和遵循嚴格的推理規則實現更復雜的推理。為提升推理模型的理解能力，研究人員需要建立大規模的法律語料庫，進行深度學習訓練。這就需要保證法律數據庫的專業性，并根據法律領域的特點進行有針對性的模型訓練，使模型產生“法律思維”，從而在法律問題上提供更準確的答案。

（二）數據隱私與安全

數字經濟時代，數據安全面臨巨大挑戰。如，DoNotPay作為全球首個“AI律師”，被告上法庭，其中一個問題就是公眾對數據安全和隱私的擔憂，用戶在退訂隱藏服務時要填寫個人信息，DoNotPay無法保證遵守數據保護法規，如《通用技術數據保護法規》《加利福尼亞州消費者隱私法案》。

法律數據會涉及敏感信息，如個人身份信息、個人健康信息、金融和支付信息等。大模型的訓練依托于大量的數據，根據模型應用的不同，一些敏感或涉及隱私的信息會被傳遞到模型中。因此，保護數據隱私和安全是NLP技術應用中需要著重考慮的問題。采用數據加密、匿名化處理、實施嚴格的訪問控制、及時清理不再使用的數據等技術，可以有效保護法律數據的安全。同時，可以結合我國國情，借鑒域外對數據安全保護的立法和司法實踐，使我國有關數據安全和隱私保護法律體系更加全面。

（三）法律體系的多樣性

近年來，我國積極推動法律服務“走出去”，對包含涉外業務的企業進行合規。不同國家和地區的法律體系各異，這將增加全球化經濟環境中的法律風險。因此，NLP模型需要適應不同的法律框架和規范，幫助用戶立足全球視野解決法律問題。NLP技術通過建立大規模多語言、多法系的法律語料庫，可以更好地滿足全球法律市場的需求，幫助用戶查明域外法律，降低涉外法律的風險。

三、NLP技術在法律領域的發展趨勢

（一）研發更智能的法律搜索引擎

在人工智能技術迅猛發展的時代，法律領域的信息檢索也迎來前所未有的發展機遇。未來的法律搜索引擎將更加智能，會逐漸改變法律信息的獲取方式。通過配備先進的機器學習和NLP技術，系統能夠快速且準確地理解用戶的搜索意圖和法律背景，從大量的法律文書、法律法規、案例中提取與用戶問題相關的信息，精準定位符合用戶需要的內容，提供更加精準和個性化的搜索結果，提高法律檢索的效率和質量。

（二）實現全面自動化的法律流程

隨著NLP技術的進步，法律流程的自動化程度將不斷提高。NLP技術結合智能算法和知識圖譜，可以完善從合同審查到文檔生成、從法律預測到智能助手等功能，提供多種法律文書，覆蓋法律工作0Ba/Vr9fYF+KIor3UzdibC2ASglmyGlziSpvM3De8zU=的各個方面，提高效率和準確性。NLP技術通過模擬人類用戶執行任務，減少人為錯誤、疏漏以及重復性工作，確保文書的準確性和規范性。

（三）提供個性化的法律服務

基于NLP的個性化法律服務將得到廣泛應用，為不同需求的用戶提供定制化的法律解決方案。使用NLP技術分析用戶的具體需求，在其具備更深層次的理解能力后，大幅提升其情感理解和人際交往能力，為用戶提供及時響應、自動化的服務，使企業客戶和個人用戶均能享受到更加便捷和高效的法律服務。對企業來說，NLP技術可以助力企業降本增效、控制風險、高質量發展；對個人來說，NLP技術可以量身定制符合其個人需求的服務內容。

結語

NLP技術不僅能夠顯著提高法律工作的效率和質量，將法律從業者從日常的事務性工作中解放出來，使其可以提供更高效的法律服務，還能輔助司法實踐，預測裁判結果，增強正義和法律服務的可得性。雖然現在NLP技術在應用上面臨諸多挑戰，但隨著技術的不斷進步和完善，它將在法律檢索、合同審查、法律預測、文檔生成和智能助手等方面發揮重要作用。未來，NLP技術有望成為法律從業者的得力助手，為人們提供更完美的法律解決方案，推動法律行業的智能化和現代化發展。