罪名预测模型是否学习了法学理论？
计算与语言
2022-11-01 v1
摘要
罪名预测任务旨在根据案件的事实描述预测其罪名。近期模型已在该任务上取得令人印象深刻的准确率，然而人们对其用于判决的机制知之甚少。对于实际应用，在大陆法系国家罪名预测模型应遵循特定法学理论，因为在大陆法框架下，所有案件均依据特定本地法学理论裁判。例如在中国，几乎所有刑事法官都基于四要件理论（FET）作出决策。本文中，我们认为可信赖的罪名预测模型应考量法学理论，并立足于模型解释方面的既有研究，提出该任务中可信赖模型应遵循的敏感、选择性与无罪推定三项原则。我们进一步设计新框架以评估现有罪名预测模型是否学习了法学理论。我们的发现表明，尽管现有罪名预测模型在基准数据集上满足选择性原则，但多数仍不够敏感且不满足无罪推定。我们的代码与数据集发布于 https://github.com/ZhenweiAn/EXP_LJP。
引用
@article{arxiv.2210.17108,
title = {Do Charge Prediction Models Learn Legal Theory?},
author = {Zhenwei An and Quzhe Huang and Cong Jiang and Yansong Feng and Dongyan Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17108},
year = {2022}
}
备注
findings of emnlp2022