法律文本到计算逻辑的转化：基于可解释AI决策支持的下一代公共部门自动化研究

为解决法律文本自动化处理难题，研究人员开展"Law as Code"研究，通过自然语言处理(NLP)和可解释AI(XAI)技术，开发了能从法律文本中自动提取Prolog谓词规则的LCDSS系统，并在奥地利《Study Funding Act》案例中验证了可行性，为公共部门自动化提供了可追溯、可解释的技术路径。

　　

法律系统正面临数字化转型的重大挑战。全球范围内，超过60%的公共服务工作理论上可实现自动化，但法律文本固有的复杂性——其密集、专业且常含歧义的自然语言表述——使得机器自动处理举步维艰。传统上，法律解释专属于训练有素的法律专业人士，这种人工处理方式效率低下且成本高昂。更棘手的是，法律文本中普遍存在的内部交叉引用和外部引用，以及立法修订导致的历史版本差异，使得即使是人工解读也常出现不一致。OECD指出，将自然语言规则转化为机器可处理代码（Rules as Code）能带来一致性、敏捷性、优化政策成果等五大优势，但如何实现这种转化一直是重大技术难题。

这项发表在《International Journal of Cognitive Computing in Engineering》的研究，由NextGen Computing Research Group的Markus Bertl、Simon Price和Dirk Draheim团队完成，他们开发了名为"Law as Code Decision Support System"(LCDSS)的创新系统。该系统通过结合自然语言处理(NLP)和可解释人工智能(XAI)技术，建立了一套完整的法律文本到计算逻辑的转化流程，并在奥地利财政部成功验证了从《Study Funding Act》中自动提取可执行规则的可行性。

研究采用了多项关键技术：文档结构推断算法能从原始文本重建法律文档的层级结构；创新的resolve_partial_ref算法解决了内部引用解析难题；基于spaCy的模式匹配系统实现了规则的三元组提取；系统还创新性地将提取的First-Order Predicate Logic(FOPL)规则转化为Prolog谓词，并通过决策树可视化实现可解释性。特别值得注意的是，系统采用"人在环路"(human-in-the-loop)设计，所有自动提取的规则都需经法律专家验证，确保法律准确性。

文档结构推断是该研究的基础突破。通过19个正则表达式对奥地利《Study Funding Act》进行语义中性预处理后，系统能自动识别六层文档结构（如"III.5.68.1.5"），并处理特殊编号情况（如插入的"I.1.4.1a"段落）。对于文档中900个内部引用，研究提出的resolve_partial_ref算法基于共同祖先相似性(sim_CA)和偏向性距离度量(δ_d)，实现了100%的解析准确率。例如，它能正确解析"II.4.19.6.2"段落中"no. 1 or paras. 2, 3 and 4"这样的复杂引用，将其映射到具体条款。

规则提取方面，研究设计了基于JSON的模式匹配系统。每个模式包含spaCy词法匹配器和逻辑三元组发射器，能将匹配文本转化为(field, condition, value)形式。系统支持AND/OR逻辑组合，并能通过标记实现多规则头生成。例如，"student at Austrian universities"的文本可被转化为student_at(austrian_universities)的Prolog谓词。这种设计使得108个外部引用和83个无法解析的引用能被明确标识，交由专家处理。

可视化与验证系统是研究的另一亮点。LCDSS将提取的规则同时呈现为Prolog代码、RuleML和图形化决策树，并与源文本建立超链接关联。法律专家可直观对比规则与原文（如绿色高亮显示对应关系），进行修正或确认。奥地利财政部评估证实，这种可视化显著提高了规则验证效率，使非技术背景的法律专业人士也能有效参与。

研究讨论部分指出，当前模式匹配方法在跨法域、多语言扩展时面临挑战。虽然系统在奥地利法律案例中表现良好，但不同司法管辖区的法律文本结构差异需要重新设计模式。值得关注的是，研究提出了结合生成式AI(GenAI)的未来方向——用大型语言模型(LLMs)替代部分模式匹配工作，同时保留规则与文本的溯源链接。此外，系统尚未解决的变量绑定问题（连接规则变量与政府数据库）也被列为下一步重点。

这项研究的核心价值在于，它首次实现了从法律文本到可执行规则的半自动化流水线，且全程保持可解释性。相比OpenFisca等手动编码方案，LCDSS将人工工作量从"编写规则"降为"验证规则"，大幅提高了Law as Code的实用性。欧盟专家评估认为，该系统符合GDPR和AI Act要求，特别适合应对公共部门人员短缺挑战。随着EU Single Digital Gateway(SDG)等数据接口的完善，这种技术有望成为数字政府建设的关键基础设施。