基于判决文件中法律文章共引的案例相似性标记——经济争议驱动的评估

本报告针对开发法律推荐系统时标签数据稀缺的挑战，尤其是在劳动争议等专业领域，提出新方法。我们利用判决文件中法律文章的共引来建立相似性，实现算法标注。该方法类似案例共引概念，借助被引先例作为共享法律问题的指示器。为评估标注结果，我们采用系统推荐类似案例的方法，基于原告指控、被告反驳及争议要点。评估显示，借助微调的文本嵌入模型和合理的双向长短期记忆（BiLSTM）模块，推荐器能够推荐相似度通过法律文章共引衡量的劳动案件。该研究为开发法律文档的自动标注技术贡献了，尤其是在获取全面法律数据库有限的领域。