对抗补偿的多粒度法律信息融合：面向鲁棒案例检索的层次化逻辑感知框架

为解决法律案例检索(LCR)中语义理解浅层化、逻辑链断裂及高掩蔽率下语义失真等问题，Chunyun Meng等提出HLAF-LCR框架。该研究通过分层动态掩蔽机制（事实模块10%-30%掩蔽、推理模块30%-60%掩蔽）、跨层次语义融合及Wasserstein对抗补偿模块，在LeCaRD等数据集上实现监督/无监督场景下的性能突破，为司法智能化提供结构可解释的检索范式。

　　

在司法数字化浪潮中，法律案例检索(Legal Case Retrieval, LCR)系统已成为辅助法官决策的关键工具。然而，传统方法如BM25或预训练语言模型(PLMs)面临三重困境：长文本中逻辑层级断裂（如事实→推理→裁决的因果链丢失）、高掩蔽训练导致的语义失真，以及跨法系（成文法与判例法）的结构适配难题。现有研究虽尝试融合知识图谱或多粒度特征，但鲜有工作系统建模法律文本特有的"程序-事实-推理-裁决-尾部"五段式结构，更缺乏针对不同模块（如事实细节需保留实体、推理需抽象化）的差异化处理机制。

日本学术振兴会(JSPS)资助的研究团队提出HLAF-LCR框架，其创新性体现在三方面：首先，仿照法官认知流程设计分层编码器，对事实模块采用细节保留型掩蔽(10%-30%)，推理模块实施高比例概念掩蔽(30%-60%)，裁决模块则约束因果关系的掩蔽模式；其次，通过跨层次语义融合机制实现事实→推理→裁决的信息传导，利用图注意力网络捕捉法律要素间远程依赖；最后引入双通道对抗补偿模块，基于Wasserstein距离优化缓解激进掩蔽引发的语义漂移。该成果发表于《Knowledge-Based Systems》，在LeCaRD（中文）、COLIEE2020-2021（英文）等数据集上，无监督场景下Recall@5提升达12.7%，监督设置中MRR提高9.3%。

关键技术包括：1) 分层动态掩蔽策略，针对不同法律模块特性定制掩蔽比例；2) 逻辑感知的图注意力网络，建模法律要素间因果关系；3) Wasserstein对抗训练，通过判别器-生成器博弈补偿语义损失；4) 多任务联合优化，同步训练检索相关性、逻辑重建和对抗鲁棒性目标。

分层动态掩蔽机制
实验表明，事实模块采用实体感知的稀疏掩蔽（如仅掩蔽非法律术语）使F1-score提升5.2%，而推理模块60%概念掩蔽能增强模型对"正当防卫"等抽象法律原则的泛化能力。裁决模块的因果约束掩蔽（如强制保留"证据不足→驳回诉讼"的关联词）使逻辑连贯性指标提高7.8%。

跨层次信息融合
通过门控注意力机制，事实模块的"合同违约金额"特征能准确传导至推理模块的"民法典第585条"适用性分析，最终影响裁决模块的"违约金调整"结论。在COLIEE2021数据上，该设计使跨段落相关性判断准确率提升11.4%。

对抗补偿效果
当掩蔽率达50%时，常规BERT模型语义相似度下降23.5%，而采用Wasserstein距离优化的对抗补偿模块仅损失8.1%。消融实验显示，移除该模块会导致LeCaRD数据集上Recall@10骤降14.3%。

该研究开创性地将法律认知结构与机器学习框架对齐，其分层掩蔽策略为长文本处理提供新思路，而对抗补偿机制对医疗文本分析等高噪声领域具有迁移价值。局限性在于未涵盖判例法中的"反对意见"模块，未来可探索多法官视角建模。日本学术机构的研究启示我们：人工智能与专业领域的深度融合，需建立在对人类专业认知过程的深度解构之上。