法律合同自动分类的任务、方法与挑战：首个全面综述

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：A survey of classification tasks and approaches for legal contracts

为解决法律合同手动审查低效易错的问题，研究人员对法律合同自动分类（LCC）领域开展了首次全面综述。该研究系统梳理了7大分类任务、14个数据集及三大类方法（传统机器学习、深度学习、Transformer），指出Transformer模型在当前研究中占据主导，并总结了现有挑战与未来方向，为法律自然语言处理（NLP）领域提供了重要参考基准。

　　

在法律领域，合同作为具有法律约束力的协议，是商业活动与法律合规的核心载体。然而，随着企业法律文档数量的激增以及法律条款本身的复杂性，传统依赖人工审阅合同的方式已显得效率低下且容易出错。合同篇幅可能长达数百页，语言高度专业化（常被称为“Legalese”），条款之间还存在复杂的嵌套与交叉引用关系，这些因素共同构成了法律合同自动处理的重大挑战。在此背景下，自动化法律合同分类（Legal Contract Classification, LCC）技术应运而生，它通过自然语言处理（NLP）与人工智能技术，实现对合同条款、段落乃至全文的快速、精准分类，从而显著提升合同审查效率、降低法律风险，并促进法律资源的公平可及。

尽管法律自然语言处理（Legal NLP）研究近年来蓬勃发展，但针对法律合同分类这一重要子领域的系统性综述仍属空白。早期综述多聚焦于更广泛的法律文本分析（如司法案例、法律法规），对合同分类任务的覆盖十分有限，且缺乏对当前主流技术范式（如基于Transformer的大语言模型）的深入探讨。为此，由Amrita Singh、Aditya Joshi、Jiaojiao Jiang和Hye-young Paik共同完成，发表于《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》的论文“A survey of classification tasks and approaches for legal contracts”，首次对法律合同分类进行了全面梳理与总结。

本研究采用了系统的文献综述方法。首先明确了核心研究问题：法律合同分类涉及哪些任务、数据集、方法、评估指标及挑战？如何推动该领域未来发展？随后，研究团队在ACL Anthology、IEEE Xplore、ACM Digital Library、Springer及Google Scholar等多个学术数据库中进行检索，并应用严格的纳入与排除标准筛选出35篇关键文献进行深入分析。为了确保综述的全面性，还采用了滚雪球法（包括前向与后向引用追踪）以识别更多相关研究。

在技术方法层面，本综述构建了一个清晰的方法学分类体系。研究将法律合同分类方法主要归纳为三大类：传统机器学习方法、深度学习方法和基于Transformer的方法。传统方法主要依赖于特征工程（如词袋模型Bag-of-Words、TF-IDF）结合经典分类器（如支持向量机SVM、随机森林）。深度学习方法则包括基于多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN，如BiLSTM）和卷积神经网络（CNN）的模型，这些模型能更好地捕捉文本的序列或局部特征。而基于Transformer的方法已成为当前主流，可进一步细分为基于预训练、基于提示（Prompting）、基于微调、基于模型压缩以及其他新颖方法（如数据增强、混合方法）。综述指出，自2020年以来，随着LEDGAR、UNFAIR-ToS等大型合同数据集的发布，基于Transformer的模型（如BERT、RoBERTa、Legal-BERT）在研究中的占比迅速上升，并在多项任务上超越了传统方法。

法律合同分类任务与数据集

研究识别并详细阐述了七类主要的法律合同分类任务。首先是主题分类，旨在识别合同条款、规定或全文的核心主题，例如将条款归类为“费用”、“豁免”或“修正”等。代表性数据集LEDGAR包含了来自美国证券交易委员会（SEC）EDGAR系统的超过60万份展品10材料合同中的84万余条规定，并半自动标注了12,608个主题标签。其次是风险/不公平条款识别，专注于检测合同中可能对一方或多方构成风险或不公平的条款，例如在线服务条款中的单方变更、仲裁或责任限制条款。相关数据集包括Red Flag Detection（针对租赁合同中的19类风险标志）、UNFAIR-ToS（标注8类潜在不公平条款）和Memnet-ToS。第三类是去ontic模态分类，即对合同条款中的义务、权限、禁止等模态进行分类。LEXDEMOD和Oblig& Prohb是此任务的常用数据集。第四类任务是合同歧义识别，旨在识别并分类合同中的模糊语句。Contract Ambiguity数据集为此提供了1000个句子的二元标注（歧义/非歧义）。第五类是规范冲突识别，用于检测合同中相互矛盾的义务性或禁止性条款。Norm数据集包含了人工标注的规范及冲突对。第六类任务是义务性条款分类，侧重于从合同义务中提取并分类具体要求（如信息安全、合规审计）。Contract Requirement和Fine-grained Obligation数据集对此进行了多标签标注。最后一类是合同自然语言推理，用于判断某个假设（如“某些义务在合同终止后可能仍然有效”）是否被合同内容所包含、矛盾或未提及。ContractNLI数据集专门为此设计。

评估技术与性能结果

综述系统总结了法律合同分类中常用的评估指标。对于平衡或轻度不平衡的数据集，准确率是常用指标。而在面对高度不平衡的数据（如风险条款占比极少）时，精确率、召回率和F1分数则更为可靠。对于多标签分类任务，微平均F1和宏平均F1被广泛使用，前者更看重频繁出现的类别，后者则平等对待每个标签。此外，针对特定需求，还会采用F2分数（更侧重召回率）、平衡准确率、平均精度均值、准确率-召回曲线下面积以及固定召回率下的精确率等指标。性能总结表明，基于Transformer的模型（如DeBERTa、Legal-BERT）在主题分类（LEDGAR数据集）、不公平条款识别（UNFAIR-ToS数据集）等任务上普遍优于传统方法。然而，由于各研究使用的数据集和评估指标存在差异，直接比较不同研究的性能结果存在挑战。

挑战与未来方向

综述深入剖析了当前法律合同分类领域面临的主要挑战。在数据集方面，存在缺乏专用的合同语言理解基准数据集、标注数据存在地理和司法管辖区域不平衡（多数集中于美国或欧盟）、标注过程透明度不足以及数据集本身的设计质量与偏差等问题。合同预处理的复杂性、对多任务学习的支持不足以及公开数据集规模较小或部分数据集具有专有性质，都限制了研究的可复现性和推广性。

在方法学上，挑战包括：不同Transformer架构的监督微调探索尚不充分（当前研究多集中于编码器模型，对编码器-解码器、解码器模型研究较少）；需要对众多法律领域大语言模型进行系统评估；需要有效策略处理LCC中的类别不平衡问题；当前提示策略存在局限性，通用大语言模型在零样本或少量样本设置下对需要固定、精细标签集的任务表现不佳；模型在处理嵌套或交叉引用条款、长程依赖关系以及跨司法管辖区术语差异方面存在困难。此外，自动化法律合同分类系统的伦理影响与风险（如错误分类可能导致法律纠纷）、隐私保护与性能之间的平衡、可解释人工智能在法律应用中的发展、迈向多语言法律合同分类以及开发适用于合同领域的小语言模型等都是重要的未来研究方向。

结论

本研究首次对法律合同分类领域进行了全面综述，系统梳理了其任务、数据集、方法、评估及挑战。尽管该领域已取得显著进展，特别是在基于Transformer的模型应用上，但仍面临数据集局限性、模型可解释性、泛化能力等多重挑战。未来的发展亟需跨学科合作，以构建更稳健、可靠且可扩展的系统，从而真正实现法律合同处理与决策的自动化，提升法律流程的效率与公正性。

意义归纳

本综述作为该领域的首份系统性总结，为法律自然语言处理（NLP）的研究者与实践者提供了清晰的技术路线图与基准参考。通过明确当前的研究现状与瓶颈，它不仅有助于 consolidating 现有成果，更重要的是为未来研究指明了关键方向，例如构建更高质量和多样性的数据集、探索更高效的模型架构与训练策略、以及加强模型的可解释性与伦理考量。这对于推动法律人工智能技术的实际应用，使其更好地服务于法律专业人士、企业乃至普通公众，具有重要的理论和实践意义。