司法读力

Ⅰ 司法考试复习：一天要看多少书

司法考试复习是一个速度与效率并行的考验，现在考生们基本还在第一阶段的复习当中，大部分人现阶段还是以看书为主。但一天看多少页？可真是大有不同。 有一天看20页的，有看20页的，有看40页的，有看100页的，有随机看没数的…… 司法考试的考生难免要跟浩如烟海的资料打交道，阅读速度的考查也就成为司法考试潜在考查的一个重点。 因为，与概括能力密切相关的是阅读速度和能力问题。教材读不完，就理解不了；材料理解不了，就很难说有效掌握。 根据研究和授课中学员的反馈情况，我总结了以下七大技巧，可以帮助大家提高阅读速度： （一）形象阅读是快速阅读的一大特征。 （二）快速阅读不会影响阅读的质量。 （三）无声阅读替代念念有词的口读、指读。 （四）注意力要高度集，多做逻辑提问。 （五）抓住关键语句和主要信息是关键。 （六）正确处理阅读材料中的数字、时间。 （七）扩大视觉幅度，进行整体辨认，减少回视。 在复习时，充分利好阅读技巧多加训练，你将会更加得心应手，你的阅读速度和阅读能力一定能得到大的提高。 也欢迎大家介绍自己的阅读学习方法。 点击进入参与讨论|更多 【打印文本】【关闭窗口】

Ⅱ 司法考试的重点

您好！
司法考试14部门法可以归纳划分为三类：
一、理论法：法理学、法制史、司法制度、职业道德、三国法，以理解为主；
二、法条法：宪法、经济法、商法、诉讼法、仲裁法，以识记为主；
三、理论与法条并重法：刑法、民法、行政法，理解和识记并重。
司法考试主要是刑诉、民诉、行政法为主干知识考点，尤为重要，当然别的也是不能忽视的。我朋友介绍我一个比较好的网站 fa律|敎育网 那里的复习资料比较多，比较全面，你可以报一个网授课程，学习时间比较自主 我比较喜欢这样的学习方法。
考试分4卷进行，（1）试卷一考察科目《社会主义法治理念》、《法理学》、《法制史》、《宪法》、《经济法》、《国际法》、《国际私法》、《国际经济法》、《司法制度与法律职业道德》（2）试卷二考察科目。《刑法》《刑事诉讼法》《行政法与行政诉讼法》（3）试卷三考察科目。《民法》《商法》《民事诉讼法与仲裁制度》（4）试卷四考察科目。试卷四将考察科目以主观题的形式出现，其目的是考察考生的法学理论功底。

Ⅲ 如何解读保证公正司法，提高司法公信力

通过优化司法环境来保障司法公信力建设。从表面上看，个别司法不公现象无疑是我们法院面临的司法公信力建设中的最大障碍。而从法院外部的司法环境来看，如何提高法院的政治地位和社会声望就显得尤为重要。首先，理顺法院与党委、人大、政府等的关系。无论从党的先进性还是代议制的角度，党委和人大的意见都属于广义的公众信任的范畴，他们有权代表人民群众对于司法公信力做出直接评价，因此“党管司法”是我们必须始终坚持的一项基本原则。同时，我们也要尽量争取各级党委、人大、政府对于法院工作独立性、专业性的理解，以赢得他们对于法院独立行使审判权的尊重，共同维护法律的权威。其次，规范法院与新闻媒体的关系。在西方国家中，媒体一般被认为是继国家、政府、法院之后的第四种权力。我们要在坚持客观真实和维护法律权威的媒体监督原则的同时，畅通各种新闻监督渠道，防止不当报道造成法院工作的被动。我们还要充分利用媒体的舆论导向作用，加强法制宣传工作，把媒体作为外树形象的窗口。再次，营造良好的社会基础和氛围。从增强公众对司法的认知入手，使他们能够了解诉讼程序的基本要求及风险、尊重司法裁判的既判力，从而降低社会纠纷解决的成本，减少影响社会和谐的对抗性因素，最终让尽可能多的社会成员信任司法，自觉维护司法权威，为司法公信力建设夯实群众基础。
总之，我们应始牢记我们的法院是人民的法院，我们的法官是人民的法官，我们提高司法公信力就是为了赢得人民群众的信任，也是为了实现更好地为人民服务的宗旨。无论从树立司法权威、提高司法公信力的角度，还是从树立全社会对法律的共同信仰、建设社会主义法治国家的角度，我们法院、法官与社会公众的法治理想和目标都是一致的。从权力到权威、从信任到信仰，为此我们都任重而道远

Ⅳ 新形势下基层人民法院如何提升司法公信力

从大众角度而言，社会大众越信任或尊重，司法公信力越高，司法公信是司法的生命力，是人民法院立院之本。加强司法公信力建设，是法院全面实现司法、执法为民宗旨的重要举措，法院加强对提升司法公信力对策的调查与研究，是法院面临的一项重要课题。
一、当前人民法院司法公信力不足的现状分析
导致司法公信力不高的原因，既包括涉案因素也包括案外因素，现象不仅存在于涉诉当事人中，也存在于普通大众之中。但总体来说，大致呈如下态势：
（一）漠视法律，偏信私立。当自己的合法权益受到非法侵害时，要运用法律武器来维护自己的合法权益，然而在具体实践中，当纠纷摆在面前，一些人并未选择法律途径，而是对私立救济情有独钟。如在我们基层乡镇地区，农民间出现纠纷，往往请当地有声望的人出面说理化解，这还是有些许合理之处，有些村民之间闹点小矛盾，一喊嗓子家族里少则上十多则几十个亲戚齐上阵互相叫板，实力弱、人丁少的一方也就服软息事了。更有甚者，部分群众面对纠纷，竟想到的是非法组织，找来些痞霸势力，由他们去讨所谓的说法公道，小则威逼恐吓，大则动粗施暴。为什么一些群众面对纠纷，面对侵害，没有想到来法院定纷止争，用法律维护正当权益呢？这表现出的是他们对司法的不信任，是司法公信力不足的体现。
（二）不打证据打关系。不少涉案当事人认为要打赢官司，最重要的因素是拥有社会关系是最为重要的，在诉讼过程中，不少当事人表示想过找关系影响法官判决，认为自己不找别人也会找，有些当事人甚至懊恼自己没能力，苦于自己找不到关系。这些当事人认为案子一旦进入诉讼阶段，就得想办法和办案法官拉近关系，否则证据再硬也可能会因对方当事人有关系而输了官司。所以他们不走正常诉讼流程、不走正常举证说理，而是想办法请客送礼、人情打点的私下接触法官，就连处于有利诉讼地位的一方当事人也免不了乘关系、忙人情，希望如此这样就能使自己胜算更大，这一情况可不仅仅只说明当事人法治理念缺乏和淡薄，更体现了如今的法院、法官在群众中的司法公信力的薄弱。
（三）裁判结果难买账。值得注意的是，有些案件宣判后，为什么会出现败诉方上诉甚至双方当事人均上诉的局面，而上诉法院却均支持一审法院原审判决呢？出现此现象的原因除了在于当事人法律水平不高外，关键还在于法官办案程序不合规范导致虽然实体公正但当事人仍感觉没受到合理对待，认为裁判不公。另外还有一些法官制作的裁判文书说理性不强，对当事人又没有进行详细的判后释明、答疑解惑，导致当事人难以信服，一审裁判的公信力不高。
（四）执行不力，判决如空门。毋庸置疑困扰法院日常工作和影响法院司法公信力的一大矛盾便是执行难。案件审判结果为胜诉但执行不到位，执行案件的执结率不高。执行难除了有法院自身内部因素以及被执行人确有特殊情况无法履行外，被执行人对裁判文书不信服、对裁判结果不认同也是拒绝配合执行的一个重要方面。执行法官普遍表示经常或偶尔受到当事人的人身攻击或人身安全威胁，不少法院统计工作一年内就遭受过几起暴力抗法事件，有的当事人暴打执行法官、损坏法院执行公务车辆、有的当事人拿砍刀威胁法官等等，这样的威胁甚至暴力抗拒执行，说明了生效的裁判结果存在着严重司法公信力不足的问题。
（五）信访不信法，非正常上访现象严重。涉法上访案件的日益增多，是影响司法环境的一大重要因素。很多法官认为人们群众无理上访、信访不信法，使法院面临着巨大的维稳压力。公安局、检察院、法院三大司法机关，为何上访案件数法院最多？为什么有些案件被四级法院驳回后，当事人仍旧选择上访？为什么还会有一个案件连续上访、多年上访不断的现象出现？无疑就是当事人对裁判不服、对司法不满的强烈体现。
（六）媒体炒作，司法形象一落千丈。以民谣的形式对某种社会现象进行评说，是古今以来老百姓参与社会政治文化生活的一个重要方式。这些年来，社会上遍地流传着嘲讽人民法院或法官的各种民谣，如老百姓不满法官办案效率低、裁判不公及服务意识差时说的“饿死莫做鬼，气死莫告状”，如老百姓不满打官司难、司法腐败及司法不公正时说的“官司一进门，两边都托人”、“大盖帽两头翘，吃了原告吃被告”，同时大众媒体不断报道一些法官办案执法违法行为的新闻和发布一些法官吃、拿、卡、要的镜头画面使人民法院和法官的司法形象大打折扣。这些流传广泛的民谣和网络媒体鲜活的报道，其部分内容有时有夸大渲染的成分，或者说即便内容真实也不能说明这就是法院系统普遍存在的现象，但至少表明了社会大众及媒体对司法不信任的心态，极不利于司法公信力的建设。
二、影响司法公信力的决定性因素
根据近年来司法工作的具体实践相分析，笔者认为目前影响司法公信力的因素有很多，即有法院内部自身建设滞后的因素，也有法院外部司法环境弱化的因素，决定性因素具体体现在以下方面：
（一）法院内部自身建设滞后的因素
1.部分法官专业素质偏低。司法公信力高低与法官的总体素质密切相关。基层法院不仅法官数量与工作量相差甚远，而且自身素质也难适应当前审判工作的需要。大多基层人民法院，有编制人员少，而具有法官资格，能够独立审理案件的更少，除去领导和从事综合业务工作的之外，一线办案人员平均每年承办各类案件（包括执行案件）多达2000多件，人均100件左右，除去周末、法定节假日及其他请假休假等，平均2天就要审结1件案件，这样浩大的工作量，有瑕疵也是不可避免的。从法院队伍情况来看，基层人民法院的大学全日制本科法学专业不足十分之一，且多数为军转和招干，虽然经过多次的法官培训和多年法院工作经验，但不可否认的说存在专业基础薄弱、专业技能低下等法学理论和实践不强的问题，影响着司法公信力的建设。
2.司法腐败行为屡禁不止。全国各级法院年年开展党风廉政教育活动，成效是有的，但司法腐败之风依然存在。极个别的法官办人情案、关系案甚至金钱案，吃、拿、卡、要的行为更是屡见不鲜，导致枉法裁判、裁判不公，当事人对裁判结果难以信服。更有些法官不惜铤而走险走上违法犯罪道路，这样的情况不仅仅存在于普通干警中，有些领导干部也难过“钱”关。虽说现象是个别的、情况是少数的，但不得不说司法腐败是最大的腐败，是成千上万普通群众看在眼里、听在耳里、记在心里的腐败，腐败在老百姓心里落了根，老百姓心里有了疑，这样还如何让老百姓心悦诚服的说司法公正，司法公信力更是从何谈起。
3.司法程序公正有待提高。在进行诉讼活动中，部分法官的注意力往往局限于实体上的公正，而对于程序法上的不公正现象则比较宽容，可实际上，程序公正是实现实质正义不可或缺的一个重要组成部分，它有助于保证老百姓的基本人权，更有助于形成老百姓对司法公信力的普遍认同和信任。而实践中，个别法官存在歧视当事人、不尊重当事人的诉讼权利，审判活动中行为随意、偏袒失公；个别合议庭合而不议、议而不合，审判委员会案件评议形如虚设；个别法官缺乏时间观、质效观，案件不到审限坚决不办，甚至非正常超审限办案的现象也屡有发生；个别法官裁判后不对当事人答疑解惑，不进行判后释明等等。这样的程序不公是对当事人基本权利的一种剥夺，要知道没有程序上的公正，实体公正也就会成为一句空话，即使结果公正，也体现不出来，也会受到质疑，也将会极大的损害司法公信力。
（二）法院外部司法环境弱化的因素
1.个别群众法治观念淡薄。可以说，我国有着几千年璀璨的历史文化，但法律文化却没有得到相应的普及，老观念“自古衙门口朝南开，有理无钱莫进来”无不影响着人们对司法的偏见。社会大众文化水平参差不齐，普法教育断断续续未见深入，终究改变不了群众法律意识淡薄、质疑司法的大局面。缺失的法律文化，导致群众往往以粗浅的、感性的认识来判断法律，对法律所遵循的强制性、规则化的程序感到十分排斥和不解。一旦出现败诉后果便怀疑是否司法腐败，便迁怒存在司法不公，轻者申诉上诉、重者恶意上访、甚至暴力抗法。不可否认，法治观念淡薄必然影响着司法公信力的提升。
2.司法宣传普及工作滞后。近年来我国已经进入电子化、科技化、信息化高速发展时期，法院宣传工作明显加强，但仅仅局限于对法院文化的宣传、对案件报道的宣传、对干警形象的宣传，而对于司法改革的推进宣传、对于诉讼程序的规范宣传、对于具体法律法规的宣传明显滞后，公众对法院改革措施缺乏认识、对法官办案流程无法了解，都会影响法院、法官具体工作实践，都会影响司法公信力的建设。比如我院法官在审理案件时，就出现因为当事人没有依据《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》的相关规定进行举证，而导致自己在诉讼中败诉。后来我们对其进行案件回访时，当事人竟说根本不知道什么举证责任和举证期限，该司法解释更是看都没看过，觉得自己着了法律的道，被法律坑了。老百姓旧有思想就是觉得只要自己有理就该赢官司，这样的传统思想导致自己在诉讼中处于不利地位，却不会让他们理解法院、法官现有办案模式，不会让他们信任司法。因此加强司法宣传，尤其是法律规范的宣传极为必要。
3.司法体制自身有待改革。司法体制弱化往往造就不了良好的司法环境，而目前司法体制自身弱化主要表现在三大方面，一是司法模式行政化。据统计，全市有39%的法官认为法院管理行政化，上级对下级法院，院长、庭长等对法官干涉过多，有31%的法官认为监督多头，个案监督、事中监督、以监督名义干预司法现象严重。浓重的行政色彩，不仅使办案法官具体办案还要接受层层审批，无法自主办案，审而不判、判而不审现象突出，还使得下级法院就具体案件向上级法院请示、汇报，上级法院向下级法院发布指示、命令，无视审级制度，二审终审无法实现。二是司法权力地方化。据统计，全市有81%的法官认为人事、财权受制于党委政府，无法超脱地方利益最为影响司法环境。人员配置，经费拨款受制于党委政府，必然使司法依附于行政，导致司法也出现地方保护主义，影响着司法公信力的提升。三是司法活动功利化。司法活动功利化，经费得不到保障，导致上门揽案等现象的出现严重破坏了司法环境。可以说各级法院尤其是基层法院，经费不足严重制约了法院正常工作的发展，而凭借司法权从事创收活动是一些基层贫困法院缓解自身经费压力的普遍做法，受案不受案以有无利益可图为标准，想方设法去揽诉讼标的大的案件，可司法权运行一旦走上了以利益为驱动的轨道，哪还有司法公信力可言。
三、提升司法公信力的有效途径
目前，司法公信力不足的问题已经引起了有关方面尤其是各级法院、法官的高度重视，如何提升司法公信力是一个国家法治建设的重要课题，更是作为人民法院的立院之本、法官的立身之根需要我们深思的发展问题。不可否认，司法公信力建设是一个系统工程，需要内部法院自身建设与外部司法环境建设相统一、相结合，共同完善以提升司法公信力。
（一）法院自身建设
1.提高专业技能，提升业务能力。大多数法院均面临着案多人少、办案压力大的问题，但这不是法官办“瑕疵案”的借口，也不是仅仅依靠法官增编增量能有效缓解的，关键还在于提高法官专业技能，提升法官业务能力。成就专业化、职业化、精英化的法官，外部需要完善法官法、深化法官选任、培训、考核等方面的改革以及创新国家统一司法考试制度的模式，内部需要不断提高办案人员的法律理论素养与实践水平，法院要采取多种形式、丰富多样的方法对法官进行培训教育、组织统一的学习研讨会，及时学习、重点领会新颁布的法律法规、司法解释，定期开设达标考试，检验学习成果。法官自身要努力培养学习积极性、自觉性，将专研业务、提高技能做为日常工作生活的重心，使自己真正做到司法公平、司法正义。
2.多措并举，杜绝司法腐败。第一，狠抓廉政教育。廉政思想的培育本就是一个不间断的持之以恒的过程，要想确保司法队伍的纯洁性，就必须长期巩固对法官的廉政思想教育，使之树立牢固的公正司法、司法为民理念不动摇，自觉抵制各种不正之风和腐朽思想，同一切破坏司法公正的行为做斗争，维护司法公信力。第二，健全监督机制。杜绝司法腐败，就要把司法不正之风扼杀在摇篮之中。加强对法官，特别是重要业务部门法官及领导干部的监督，尤其是对上班八小时之外时间的监督尤为重要。接受社会监督，开设举报箱，公布举报电话和举报邮箱，让群众雪亮的眼睛为廉政司法保驾护航。不定期进行案件抽查、案件回访，使全院沉浸在廉政工作的氛围之中，给自律性差、控制力弱的法官打好预防针。第三，落实严肃查办。一旦发现法官存在贪污受贿、徇私舞弊造成裁判不公、冤假错案的，依照相关规定，该追究刑事责任的予以追究，该辞退的予以辞退，该取消评先的予以取消，该扣发奖级的予以扣发，坚决做到严办理、肃风气。
3.落实程序公正，提高司法效益。程序公正是案件实质公正的基础，是影响司法公信力的一个关键性因素。因此，法官一定要对案件、对案件当事人本着高度负责的态度，严格按照法律规定的程序，保证案件从立案到执行均能经得起程序公正的检验。在立案阶段，笔者认为将案件的程序性事务如诉讼流程释明等工作交由立案庭行使，从而将审判实体与诉讼程序相分离，不给具体办案法官过早评判案件，出现裁判不公等类似情况出现的机会，同时也使老百姓详细了解诉讼模式及诉讼注意事项，便于老百姓充分行使诉讼权利。在诉讼阶段，当事人的诉讼权利是当事人保护自己合法权益的诉讼手段，我国的诉讼法均规定了当事人享有的特定诉讼权利，而办案法官要做的就是保障当事人诉讼权利的正确行使，对当事人提出的合法、合理诉求或意愿悉心倾听、耐心解答、化解纠纷。在裁判阶段，裁判文书要正确引用法律及法条，明之以法、寓教于判。文书要具备说理性，使老百姓能读懂、读通裁判结果，法官要积极履行判后释明权，针对老百姓的提问要耐心细致的解答，做好判后疏导工作。在执行阶段，执行法官要注重办案的法律效果、政治效果与社会效果的有机统一，注意执法的方式方法，在保护当事人正当权益的同时积极化解双方矛盾，讲法律，重民情，加大调解力度，力争使当事人自觉主动配合执法。不可否认，当法官心系于民、司法为民时，法官与群众也就一家亲了，矛盾化解了、纠纷没有了、群众满意了、司法公信力也就提升了。
（二）司法环境建设
1.加强法律意识建设。法律宣传教育工作的滞后，极大地影响了全社会法治建设进程，同时也影响着司法公信力的提升。攻克法律意识淡薄的难关，需要做好以下工作：首先，加强普法教育。各地政法委应不定期组织公、检、法、司联合政府、人大、纪委等相关涉法单位开展法制宣传教育活动和司法清理活动，使老百姓作为主人翁地位参与司法活动，提升百姓对司法的信任感，培养百姓的法律意识，增加对法律的学习积极性，重树司法权威。其次，强化法律宣传。法律宣传深入人心，老百姓的诉讼意识与权力意识也将在潜移默化中被唤醒，当全民的法律意识提升了，司法利用率也就提高了，司法权威与司法公信力也就提升了。如我院的具体做法大致有在诉讼活动的每一阶段，不失时机地向当事人宣传法律；积极邀请普通群众旁听案件审理过程、参观法官工作模式、观看法院、法官自身建设宣传片；普法册、普法宣传片、法务室、说理室、法官定点联众、联合大众媒体宣传法院、法官形象等做法使司法走近群众，让群众接受司法。最后，坚持不懈莫动摇。法院和法官要清醒的意识到公民法律信仰的形成、法律意识的增强都是一个长期的、打持久战的过程，不是能一蹴而就的，老百姓迷信权利、忽视权利、轻诉厌诉、误解司法的心态，也不是一天两天就能纠正的，尊重法律、树立司法权威，提升司法公信力，需要全社会共同努力、坚持不懈的开展全面法律意识建设活动才能得以实现。
2.落实司法改革，坚持司法独立。提升司法公信力，司法独立是关键。落实司法体制改革，杜绝司法地方化、行政化、功利化是关键。司法机关依法独立行使司法权，不受立法权、行政权的干预，司法权的行使过程完全自主独立，不受外界因素、外部权利干扰才是司法公平正义的前提保证。严格按照十六大报告，按照公正司法和严格执法的要求，完善司法机关的机构设置、职权划分和管理制度，进一步健全权责明晰、相互配合、相互制约、高效运行的司法体制。从制度上保证审判机关和办案法官依法独立、公平公正的行使审判权。具体实践中，司法带有的行政化、地方化、功利化色彩将司法权与其他权力相混淆，扼杀了司法原本的独立品格，也使法院、法官丧失了令当事人和社会大众信服的司法权威和正义之感。因此必须革除司法地方化、行政化、功利化倾向，还原司法独立本色。在具体做法上，笔者认为除了高标准要求办案法官做到程序公正外，强化审判独立与改革司法体制才是王道。通过改革，建立与社会主义市场经济想适应的司法制度，以司法体制独立制，司法财政单位单立制为原则，从机构设置、职权划分、管理模式、财政体制等方面进行完善革新，保证法院客观、中立地位，保证法官独立、中立、公正行使司法权，改革现行法官制度，从法官录用、任职、调任、惩戒等方面进行制度改革，保证正义的最后一道防线的高度纯洁性。
我国司法公信力建设起步较晚，对司法公信力的调查研究也相对粗浅落后，但提升司法公信力是一个综合性强的系统工程，是需要全社会长期的、坚持不懈去奋斗的事业。相信通过所有法律人与社会公众的共同维护与努力探求，提升司法公信力这一难题将在不久的将来被我们所攻破。（作者单位：江西省万安县人民法院）

Ⅳ 疯巫妖的实验日志(4)

疯巫妖的实验日志

律法之力

律法之力的核心就是“平等”，每个生命、存在都有自己的意义和秩序，混沌本身也是一种扭曲的秩序，只要化出双方约定的界线内，进水不犯河水，就能够实现共存。

这条线，就是律法之力的根本。

“越线者，将受惩罚，乃至死亡，不管他是什么身份，他有多么强大，他是什么种族。在律法天平之下，众生平等。”

硫磺山城的司法系统

四厅一院，硫磺山城的司法系统，是罗兰亲手打造的，按照前世近代国家的司法制度权力分散、制衡的原则，将其分成了相对读力的四块。

最高法院，也是司法系统的管辖，这里由罗兰亲自坐镇，也掌握了最重要的法律制定权限和终审权，更是整个司法系统的龙头。

最高法院下属的有四个机构，则是整个司法系统的内脏和骨骼。

执法厅，专门负责执法和管理工作，恩，就是专业唱黑脸的，纠察风纪、管理小街小贩之类的，苦活、脏货都归他们管。

而城市管理部队，简称城管，就是它的下属部门，和前世主要对手是小摊小贩的城管不同，暗精灵骑士们主要的对手还是各种犯罪分子，警察的职责，才是她们的主业。

领头者，是牛头人雪蹄.埃塔。是的，就是那个裸奔的牛头人变态雪蹄…….

律法厅，名义上专门研究法律和规章的理论部门，但也是法咒使、公正骑士、审判者的修行进阶之所，人数并不多，但能够成功进阶高阶职业，最弱的都是一个黄金阶，外人不是很清楚，但实际上却是四厅中力量最强的。

领导者是高精灵老学究卡勒.迪亚，前任环法之国的执政官之一，也是硫磺山城大贤者之外的最强法师。

法王厅，名字很威武霸气不错，但当司法系统的立法、管理职责都丢给了其他部门后，他所要的做的，大部分时间只是打打内勤，为其他部门打打下手，比如要招来新的立法会议了，他就会召集各个部门，收集立法预案之类的。

作为内勤部门，法王厅并不需要多强的实力，她们需要的，是灵活的行政手腕和细心的业务能力，所有，大部分厅员，都是还在学习期的菜鸟和不想上一线的女姓执法者。

她们的厅长——莉莉丝.米兰……是的，就是那位疯狂野百合，移动的银.秽物品……

审判厅，听起来也很威武霸气，但当初次审批权被律法厅收走，最终审判权由最高院收走后，他们剩下的，大概就是专治各种不服了，当遇到城管无法对付的对手时，也就该他们出手了。

提起公诉、义务辩护、调查追凶、逮捕嫌犯，也是他们的职责，由于都是些让人火大的麻烦事情，他们的火气的确偏大，又称为打手厅和吵架厅。

硫磺山城监狱也在他们的管辖范围内，在城管部队建立起来前，他们也是司法系统明面上的唯一战力，当然……若战力内部排名，他们稳居倒数第二，就比内政部门的法王厅强点有限。

神之律和人之法

神之律

神之律是神定的，他只有重罪十三条，都是公认的不可宽恕罪行。也是基本不会变化的，律法职业释放判罪术所能够判定的罪行，只有神之律。

神之律是人之法的底线，既一个罪行被神之律禁止，那么，人之法绝对不能豁免。

律法职业者所要执行的只是神之律。

神之律，十三罪中首罪：以私欲肆意夺取他人生命者，将遭受律法之神的严厉审判，即使死后也必将遭受刀山火海之刑!

神之律，十三罪第七罪，以私欲贪赃枉法玩忽职守者，将被剥脱所有的职司，贬成庶人!

人之法

人之法，则是律法之神教会不断修编改进的，司法权和主权总是绑定在一块的，神之律可以在秩序众神所瞩目的任何地方适用，而人之法则只能在主权支持的情况下适用，这是两者首要的区别。

是给以律法之神信仰为国教的国家和领主所准备的。

区别与相同

比如十三罪中第一罪“以私欲肆意夺取他人生命者，将遭受律法之神的严厉审判，即使死后也必将遭受刀山火海之刑”，而人之法中也有对应的条款，故意杀人罪第一款：“故意杀人的，处死刑或者十年以上有期徒刑，但于正当防卫、正义战争等后期条款抵触的，后者优先级较高。”

同样的罪行，神之律中却带着宗教劝慰的语气，那最后看似多此一举的死后追加罪行，实际上却是给未来做的准备。而人之法中，却是冰冷的法条和刑罚，没有一丝多余。

正义由谁来确定

“按照教义的话，主动发起战争也是重罪，那么我们不是不能够在统一岚之国了吗?这对我们不是不公吗?”

“不，虽然主动战争律法职业者的确会失去律法之力，但若是比如援助正在被入侵的盟国、讨回被夺走的领地之类的正义战争，是允许的。”

“那这个正义由谁来确定。”

“律法之神无眠者一票，统治者一票，国民多数一票，三票都赞成战争的话，那么，这场战争就应该是正义的。而无眠者已经化作了公正的化身，他的判断应该是公正的，也能能够信徒所接受的。”

艾希七浩劫

艾希大陆

这个世界名为艾希，是由无数的位面符合构成的，而其上的物种，早已不计其数。

虽然世界和最大块大陆都得名创世神艾希，但其本人却没有什么神迹，据说，她由于创世的疲倦，陷入了永眠之中，不过，在睡眠之前，把所有的职责交给了两个女儿。

女神阿斯忒瑞亚，秩序和白昼的守护女神，她创造了高等精灵、金属龙族、天使、泰坦巨人等黄金种族。

女神辛西亚，混沌和黑夜的主宰女神，她创造了恶魔、色彩龙、黄族血族、元素种族等硫磺种族。

两位女神，各自代表了两个神系和无数的种族，作为姐姐的阿斯忒瑞亚，希望一切沐浴在阳光之下，各种族按照神明的安排从事各项工作，一级服从一级，她的造物，也偏向于守序和善良。

而辛西亚，则希望创造物能够通过竞争而自我进化，造物主不想要多加干涉，更不要把自己的秩序强加给对方。

对于凡人种族来说，概念上的差异只是言语上的争端，而对于概念化身的真神来说，概念上的矛盾冲突，等于质疑对方的纯在意义，双方理所当然的爆发了战争

两位相差无几的女神打到各自进入永眠，她们的剩余造物继续着他们的无尽战争，黄金种族、硫磺种族战死殆尽，那么，以月精灵为代表白银种族和以堕落巨人为代表水银种族，继续它们的灵魂之战。

此战，自创始起，且永无止境。

当秩序压倒混沌之境，就是相对稳定的秩序纪元，而若是混沌占优的话，就是混乱不堪的混沌纪元，一次更替，更代表着无数种族的兴衰灭亡。

如今，却是属于秩序的黑铁纪元，也是属于凡人的纪元，上任霸主，名为巨魔的混沌种族交出了他们的王者权位，现任的大陆霸主是被称为黑铁种族的人类。

秩序和混沌之间的交战轮替，永远是艾希大陆的主旋律(摘自第十二章 四厅一院 )

第一序曲“恶魔的低语”

伴随着混沌意志的苏醒，崇拜混沌邪神的邪教徒、恶魔崇拜者，开始在整个世界制造混乱和不安，而当所有的上古元素之神被放出后，元素潮汐的到来，让整个世界因此改变。

除了疯狂增值的元素生物和魔兽外，除了让各族强者辈出外，也让诸亡灵位面的亡灵大帝们有了回归主位面的可能，更埋下了之后恶魔大军入侵主位面的阴影。

第二序曲“战争的秃鹫”

在阴谋家和野心家的驱动之下，整个大陆已经打成了一团糟。首先就是各国英才辈出，各类新式武装、部队层出不穷，疯狂上涨的国力和战力让大国君主们蠢蠢欲动，再加上某些组织和个人的煽风点火，比如以小国的名义暗杀某个皇帝的侄子。为本就期望战争的大国提供导火索。

战争一开始只是大国对小国的侵吞。而随着胜利。当整个国家陷入了战争狂热中，当无尽的贪欲和战争红利蒙蔽了皇帝和贵族的眼后，随着无数的新晋骑士领主需要更多的土地的时候，随着国力蒸蒸曰上之时，战争的秃鹫在整个人类世界上盘旋。

世界大战，当各大国带着自己的属国开始全面战争的时候。甚至还有人欣喜的预言即使战争过后，一个横跨整个大陆的新帝国会把人类社会带入新的阶段。

但接下来。残酷的事实就给了各大国一巴掌，告诉他们这个世界不是人类在是玩单机，而是各族在一起玩网游pk。

精灵帝国率各支族崛起，兽人各部落来袭之类常见的异族战争就不提了，地下联军的入侵，让数量百倍与其的人类各国，见识到了什么叫黄金如炮灰，巨龙论打卖，传奇多如狗，半神打酱油。

第三序曲"绝望的天灾"

亡灵天灾

亡灵议会勾结艾希大陆外的亡灵帝君发起的亡灵位面入侵。

第四序曲

恶魔归来

在恶魔的操控下，亡灵天灾对艾希大陆造成巨大的伤害，而元素之神的复生又给恶魔的入侵提供了机会。

第五序曲

异界降临

第六序曲

众神大战

第七序曲

最终浩劫

最终浩劫，两位最高女神复苏，重演上古神话。那时，众神在凡世直接开战，艾希大陆裂了又裂，一个个异次元大门就此洞开，强悍的异界种族，彻底把这个世界化作了炼狱。

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Ⅵ 司法考试最大的敌人还是记忆，注意力有多集

可以学习掌握速读记忆的能力，提高效率。速读记忆是一种高效的阅读学习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、理解力等也会得到相应的提高，最终提高阅读、学习、记忆效率。

学习思维导图，思维导图是一种将放射性思考具体化的方法，在学习、记忆方面帮助都很大。不仅在记忆上可以让你大脑里的资料系统化、图像化，还可以帮助你思维分析问题，统筹规划。不过，要学好思维导图，做到灵活运用可不是一件简单的事，需要花费很多时间的。我用过的《精英特全脑速读记忆训练软件》中也有关于思维导图的练习和方法讲解，可以看看。

另外，还可以这样做：①先学会整合知识点。把需要记忆的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。②实际做题训练，在做题的过程中，你会发现自己哪些知识点掌握的还不够，从而挑出来巩固记忆。而且在实际做题运用中学习、记忆，效率会提高不少。

Ⅶ 民事诉讼法司法要点解读

民事诉讼法司法要点解读

民事诉讼法是一部重要的条例，下面我为大家精心搜集了关于民事诉讼法司法的要点解读，欢迎大家参考借鉴，希望可以帮助到大家!

一、保障当事人诉讼权利

依法保护起诉权，民事诉讼实行立案登记

民事诉讼法修改把加强对当事人诉权的保护作为重点修改内容，新增加规定了公益诉讼制度、第三人撤销诉讼两项重大诉讼制度以外，还通过完善起诉制度、证据制度、送达程序、审前程序、审理程序、再审程序、执行程序等，进一步加强了对当事人诉权的司法保障和程序要求，充分体现了对当事人民事诉讼主体地位的尊重。

杜万华介绍，为贯彻落实民诉法新规定，民诉法司法解释主要从以下几个方面作了进一步完善：

一是贯彻落实党的十八届四中全会决定关于改革人民法院案件受理制度的要求，依法保护起诉权，建立立案登记制。民诉法司法解释规定，人民法院接到当事人提交的民事起诉状时，对符合民事诉讼法第一百一十九条规定的起诉条件，且不属于民事诉讼法第一百二十四条规定情形的，应当登记立案;对当场不能判定是否符合起诉条件的，应当接收起诉材料，并出具注明收到日期的书面凭证。需要补充必要相关材料的，人民法院应当及时告知当事人。在补齐相关材料后，应当在7日内决定是否立案;

二是依法保护和规范当事人一审、二审、再审各个阶段申请撤诉行为;

三是增加规定反诉构成的要件;

四是明确规定因重复起诉不予受理的判断标准;

五是对当事人在诉讼中变更或者增加诉讼请求作出细化规定;

六是细化规定第三人撤销之诉、案外人申请再审之诉、执行异议之诉案件、当事人申请再审案件的适用条件、审理程序、审理方式以及救济途径等，以防止有关救济程序制度之间重复交叉，为当事人实现诉讼救济提供明确的途径指引，切实维护当事人、案外人、第三人的合法权益，切实维护人民法院裁判文书的既判力、严肃性和稳定性。

二、保障司法公开

规定申请查阅裁判文书的范围和方式

审判公开是实现审判公正的重要保障。修改后的民事诉讼法增加了判决书应当写明裁判结果和裁判理由，公众有权查阅发生法律效力裁判文书的规定，对于保障和落实诉讼当事人和社会公众的知情权具有重要意义。

为落实民事诉讼法的上述规定，民诉法司法解释主要从以下几个方面作出了规定：

一是严格执行开庭审理规定，对二审、再审程序可以不开庭审理的情形予以限制;

二是进一步规范裁判文书制作;

三是规定申请查阅裁判文书的范围和方式。

“民事诉讼法的实施是一个配套的系统工程，除了这部552个条文的司法解释之外，对民事诉讼文书样式和对民事案件的案由的修改工作也在同步进行中，力争尽快公布。”最高人民法院贯彻实施修改后民事诉讼法领导小组办公室主任孙佑海表示。

三、规范证据的审查与运用

短信微博网聊记录等可作为“呈堂证供”

修改后的民事诉讼法第六十三条规定，“证据”包括：当事人的陈述、书证、物证、视听资料、电子数据、证人证言、鉴定意见、勘验笔录。但是，法律条款中并未对上述证据类型给予具体界定。

而民诉法司法解释明确，视听资料包括录音资料和影像资料。“电子数据是指通过电子邮件、电子数据交换、网上聊天记录、博客、微博客、手机短信、电子签名、域名等形成或者存储在电子介质中的信息。存储在电子介质中的录音资料和影像资料，适用于电子数据的规定。”据此，网上聊天记录、微博客、手机短信等形成或者存储在电子介质中的信息都可以视为民事案件中的证据。

证据制度是现代民事诉讼制度的基石。民事诉讼法的修改，立足于完善举证责任规则，提高当事人举证能力，充分吸收了审判实践经验，从增加证据种类、专家辅助人制度、证据时限制度，到细化证人出庭义务、证据保全制度、鉴定制度等方面都作了重要修改完善。

民诉法司法解释主要对以下问题作出了新规定：

一是增加举证证明责任分配原则的规定，合理分配举证证明责任;

二是对逾期举证及其后果作出了分层次、分情形予以处罚的规定;

三是增加关于法官组织质证、进行认证的规定，指引和规范法官组织质证、进行认证活动;

四是增加关于法官审查判断证据的原则的规定，要求法官公开对证据审查判断的理由和结果;

此外，民诉法司法解释还对专家辅助人以及鉴定、勘验制度等问题做出了规定。

四、提高民事审判工作效率

明确小额诉讼适用范围 九类案件可一审终审

“民事诉讼法修改重点之一是研究诉讼效率问题，并对相应的制度作了重大的修改完善。”杜万华说。修改后的民事诉讼法完善了简易程序，规定了实行一审终审的小额诉讼制度，银行卡纠纷、水电气热合同纠纷等9类金钱给付案件可适用小额诉讼，实行一审终审，而涉外民事纠纷、知识产权纠纷则不适用该程序。同时还规定了立案阶段繁简分流，完善了送达制度，修改了执行程序，这些制度的完善对于提高审判效率，减低当事人诉讼成本，合理配置和利用司法资源，具有重要作用。

民诉法司法解释则主要从以下几个方面进行了细化：

一是规定各个诉讼程序有关期间和送达问题，促使当事人依法及时行使诉讼权利，保障诉讼程序顺畅有序进行;

二是完善简易程序案件和小额诉讼案件的适用范围、程序转换、裁判文书简化等内容，积极落实修改后民事诉讼法关于简易程序和小额诉讼程序的最新规定;

三是根据修改后民事诉讼法关于在立案阶段实行繁简分流的规定，增加规定审理前准备和庭前会议制度，以提前梳理当事人相关诉讼请求和意见、组织交换证据、归纳争议焦点，为提高庭审效率奠定基础;

四是规定实现担保物权特别程序案件的申请人资格、提交材料及审查范围、审理方式等内容，缩短权利人实现担保物权的周期，降低维权成本，提高司法效率。

五、贯彻诚实信用原则

民诉被执行人失信将向其单位及征信机构通报

修改后的民事诉讼法在总则部分增加了民事诉讼应当遵循诚实信用原则的规定，在分则部分增加了禁止虚假诉讼、规避执行的规定，并修改提高了对妨害民事诉讼行为的罚款上限，加大了制裁力度。

杜万华表示，事诉讼中的虚假陈述、伪证、虚假调解、恶意串通损害他人利益、规避执行等现象时有发生，必须予以严厉制裁。

为促进诉讼诚信，民诉法司法解释主要从以下几个方面作出了规定：

一是增加关于制裁违反诚信原则行为的规定，明确对诉讼参与人或者其他人冒充他人提起诉讼或者参加诉讼，证人签署保证书后作虚假证言等违反诚信原则的行为进行处罚;

二是增加对虚假诉讼行为予以制裁的规定，打击当事人之间恶意串通，企图通过诉讼、调解等方式损害他人合法权益的行为;

三是对当事人签署据实陈述保证书、证人签署如实作证保证书的程序及后果作出规定，民诉法司法解释当事人拒不签署保证书的法律后果，待证事实又欠缺其他证据证明的，人民法院对其主张的事实不予认定。民诉法司法解释规定，证人拒绝签署保证书的，不得作证，并自行承担相关费用;

四是增加规定失信被执行人名单制度，对被执行人不履行法律文书确定的义务的，人民法院除对被执行人予以处罚外，还可以根据情节将其纳入失信被执行人名单，将被执行人不履行或者不完全履行义务的信息向其所在单位、征信机构以及其他相关机构通报。

六、完善公益诉讼制度

提起民事公益诉讼需满足四条件

修改后民事诉讼法增加了公益诉讼制度，但是仅有一个条文规定。该法第五十五条：“对污染环境、侵害众多消费者合法权益等损害社会公共利益的行为，有关机关、社会团体可以向人民法院提起诉讼。”

为使公益诉讼制度能有序进行，民诉法司法解释按照立法原意，结合有关审判实践，作出了以下规定：

一是细化规定提起公益诉讼的受理条件。《民诉法司法解释》规定，有关机关和组织提起公益诉讼的，除了符合民事诉讼法第五十五条规定，还应当同时符合下列条件：(一)有明确的被告;(二)有具体的诉讼请求;(三)有社会公共利益受到损害的初步证据;(四)属于人民法院受理民事诉讼的范围和受诉人民法院管辖;

二是明确了公益诉讼案件的管辖法院。民诉法司法解释规定，公益诉讼案件由侵权行为地或者被告住所地中级人民法院管辖，但法律、司法解释另有规定的除外。因污染海洋环境提起的公益诉讼，由污染发生地、损害结果地或者采取预防污染措施地海事法院管辖。对同一侵权行为分别向两个以上人民法院提起公益诉讼的，由最先立案的人民法院管辖，必要时由它们的共同上级人民法院指定管辖;

三是规定了告知程序。民诉法司法解释规定，人民法院受理公益诉讼案件后，应当在十日内书面告知相关行政主管部门;

四是对其他有权提起公益诉讼的机关和有关组织参加诉讼作出规定。民诉法司法解释规定，人民法院受理公益诉讼案件后，依法可以提起诉讼的其他机关和有关组织，可以在开庭前向人民法院申请参加诉讼。人民法院准许参加诉讼的，列为共同原告;

五是协调公益诉讼与私益诉讼的'关系。民诉法司法解释规定，人民法院受理公益诉讼案件，不影响同一侵权行为的受害人根据民事诉讼法第一百一十九条规定提起诉讼;

六是规定了公益诉讼案件可以和解、调解，但当事人达成和解或者调解协议后，人民法院应当将和解或者调解协议进行公告。公告期间不得少于三十日。公告期满后，人民法院经审查，和解或者调解协议不违反社会公共利益的，应当出具调解书;和解或者调解协议违反社会公共利益的，不予出具调解书，继续对案件进行审理并依法作出裁判;

七是对公益诉讼原告申请撤诉作出了限制性规定，即公益诉讼案件的原告在法庭辩论终结后申请撤诉的，人民法院不予准许;

八是对公益诉讼案件裁判效力作出规定。公益诉讼案件的裁判发生法律效力后，其他依法具有原告资格的机关和有关组织就同一侵权行为另行提起公益诉讼的，人民法院裁定不予受理，但法律、司法解释另有规定的除外。

七、进一步完善法庭纪律

民事诉讼审理未经准许录音录像可强制删除

杜万华表示，近年来，随着现代科技和信息网络的快速发展，案件审理过程中，出现了个别诉讼参与人未经准许进行录音、录像、摄影和利用邮件、博客、微博客、微信等方式报道庭审活动现象;出现了个别诉讼参与人、旁听人员冲击、哄闹法庭，在法庭上公然殴打对方当事人，辱骂法官的现象，这些问题引发了舆论关注。

面对新情况、新问题，根据修改后民事诉讼法关于妨害民事诉讼的强制措施的相关规定，民诉法司法解释在人民法院法庭规则等规定的基础上，对有关法庭纪律的相关规定作了修改完善，主要体现在以下几个方面：

一是民诉法司法解释规定，人民法院对诉讼参与人或者其他人有下列行为之一的，可以适用民事诉讼法第一百一十条规定处理：(一)未经准许进行录音、录像、摄影的;(二)未经准许以移动通信等方式现场传播审判活动的;(三)其他扰乱法庭秩序，妨害审判活动进行的。

有前款规定情形的，人民法院可以暂扣诉讼参与人或者其他人进行录音、录像、摄影、传播审判活动的器材，并责令其删除有关内容;拒不删除的，人民法院可以采取必要手段强制删除。

二是民诉法司法解释规定，训诫、责令退出法庭由合议庭或者独任审判员决定。训诫的内容、被责令退出法庭者的违法事实应当记入庭审笔录。

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Ⅷ 司法等级考试0基础，记忆力一般，过年以后大概3月分看书，每天看8小时左右，通过的可能性大吗

您好：
从3月份到9月份，您大概有240天的复习时间，每天8个小时，算下来大概1920小时，这个时间远远超过要求的800小时，只要您找到适合自己的复习方法，通过司法考试是没问题的。
您可以到我们网站论坛看看，上面有很多司法考试的考友，大家会一起分享一些学习经验、复习资料，可以建小屋，跟大家分享自己的复习进度，请大家监督。
祝您好运！

Ⅸ 怎样轻松通过司法考试

司考内容较多，必须下点功夫才能通过~你要想的只能是轻松高效复习。
以下是我对您的司考的建议：信息均来自，华夏考资。这里有很多教程，对你一定很有帮助。司法考试其实不难，只不过知识量有点多，需要你用较多的时间和精力!
只要坚持住每天看书复习，多背多做真题肯定没问题的！
建议你先看完整遍三大本或重点讲座，如果真的看不进，建议学习一套视频，最好是老师对着黑板讲的那种！
以下是推荐验给你列的资料：
（1）三大本，这个东西对专业人士来说就是字典；但是对非法学的人来说非常有用相当于敲门砖，能帮你了解基本的法学精神，概念和体系！建立起基本的法学知识框架，特别是对你接下来看懂讲义非常有用看的时候你就按照三大本的顺序来看，由浅入深比较好看懂！
（2）讲义和真题这两者是同时进行的，在看完三大本后一边看讲义一边看真题不停地吸收消化知识点你可以给自己制定一个两轮或者三轮复习法慢慢把书由厚读薄
（3）法条法条是必须要背的，特别是对于关键法条一个字都不能差，法条还是买一本的。
以上资料均来自【华夏考资】，你可以自己去查阅，祝你好运。

Ⅹ NLP应用于司法系统（综述）

司法人员经常考虑使用rule-based和symbol-based方法解决任务，NLP研究者主要考虑data-driven和embedding方法。

在这篇文章中就主要讨论Legal AI的历史、现况、和未来的研究方向。

进行了一些试验来对现有的工作进行更有深度的分析，分析他们的优缺点，并揭示一些未来的研究方向。

可解释性强的symbolic models的效率不高，embedding-methods有更好的性能，但通常没有好的解释性，在一些道德相关的问题上有比较大的问题：经典性别和种族偏见。

我们总结了symbol-based methods和embedding-based方法共同面临的三个主要的挑战：

本文的研究贡献主要如下：

字和词嵌入很重要。

直接从司法案情描述中学习出专业词汇很困难。为了克服这种困难，可以同时捕捉 语法信息 和 司法知识 。

knowledge graph methods在司法领域很有前景，但是在实际使用之前，还是有两个主要的挑战：

这两种挑战让LegalAI通过embedding进行知识建模不平凡（non-trivial）。研究者在未来会尝试去克服这些困难。

预训练的语言模型（Pretrained language model，PLM）比如BERT，最近集中于很多NLP的领域。鉴于预训练模型的成功，在LegalAI中使用预训练模型是一个很合理很直接的选择。但是在司法文本中，这里还有一些不同，如果直接使用这些PLM会导致不好的性能。这些不同就来自于司法文本中所包含的术语和知识。为了解决这些问题，Zhong(2019)提出了一个中文司法文档的预训练模型，包括民事和（civil）刑事（criminal）案件的文档。针对司法领域设计的PLM给LegalAI任务提供了一个更有质量的baseline系统。我们在实验中对比不同的BERT模型应用于LegalAI任务。

对于在未来探索LegalAI中的PLM，研究者可以把目标放在整合knowledge进入PLM。整合knowledge进入预训练模型可以帮助推理司法概念之间。很多工作已经做了，去把general domain融入模型。

symbol-based methods也被叫做structured prediction methods。

符号化的司法知识包括：事件（events）和关系（relationship），这些可以提供可解释性。

深度学习方法可以用于提高symbol-based methods的性能。

信息提取（information extraction，IE）已经被广泛地在NLP中被研究。IE强调从文本中提取有价值的信息，一些技术比如：实体识别（entity recognition），关系提取（relation extraction），事件提取（event extraction）。

为了更好的使用司法文本，研究者尝试使用本体论（ontology）或者全球一致性（global consistency）在LegalAI的命名实体识别（named entity recognition）任务中。为了从司法文本中提取关系和事件，研究者尝试去使用不同的方法，包括：人工规则（hand-crafted rules），CRF（不知道这是啥），联合模型比如SVM，CNN，GRU，或者（scale-free identifier network）（不知道这是啥）。

现存的工作已经做出了很大努力去改善IE的效果，但我们需要跟多的注意力放在怎么好好利用这些提取出来的信息。这些提取出来的符号有司法基础（legal basis）而且可以对司法应用提供可解释性。所以我们不能只把目标定在方法的性能。在这里我们展示两个利用提取出的符号来提高LegalAI可解释性的例子：

在未来的工作中，我们需要更多注意，应用提取的信息在LegalAI任务中。这些信息的利用取决于特定任务的要求，而且这些信息可以提供更多的可解释性。

除了NLP中的共同的symbol，LegalAI有独有的symbol，称作legal elements。提取legal element专注于提取一些关键元素，比如：某个人是不是被杀了，或者某个东西是不是被偷了。这些元素是犯罪活动（crime）的基本组成元素，而且我们可以基于这些元素，直接给犯罪者定罪。利用这些元素，不仅可以给判决预测任务带来直接的监管信息，而且可以让模型的预测结果更加可解释。

从这个例子可以看出，提取元素可以决定判决结果。这些元素对于下游任务很有用。

为了更深度分析基于元素的symbol，Shu(2019)构造了用于提取元素的三个数据集：离婚纠纷，劳工纠纷，贷款纠纷。这些数据集需要我们检测相关元素是否被满足，并把这个任务规范化为一个多标签的分类任务。为了展示现存方法在element extraction上的性能，我们进行了一系列实验，如下表格所示。

我们实现了NLP中几个经典的encoding模型，为了检验elemetnt extraction。包括TextCNN，DPCNN，LSTM，BiDAF，BERT。我们用了两种不同的BERT预训练参数（原始BERT、用中文司法文档训练的BERT：BERT-MS）。从这个结果中可以看到，在广泛领域（general domain）上的预训练模型效果不如在特定领域（domain-specific）训练的预训练模型，这就是在LegalAI中推进PLM的必要性。paper的以下部分，我们就会使用在legal documents上预训练的BERT来达到一个更好的表现。

从目前的element extraction的结果来看，现存的方法已经达到了一个很好的性能，但是在相关的应用上仍然不够。这些元素可以被看作是预先定义好的legal knowledge并且帮助下游任务。怎么改善element extraction也是需要进一步研究。

介绍几个典型的应用：

Legal Judgment Prediction

Similar Case Matching

Legal Question Answering

Legal Judgment Prediction 和Similar Case Matching可以看作民事法律（Civil Law）和普通法系（Common Law System，英美法系，普通法系）判决的核心功能。Legal Question Answering可以给不懂法律的人提供咨询服务。因此探究这三个任务可以基本上涵盖LegalAI的大部分方面。

Legal Judgment Predction（LJP）在民事法律体系中很中国要。在民事法律体系中，判决结果是基于事实和法律条文。LJP主要关心怎么通过 事实描述 和民法中 相关条文 ，来预测判决结果。

下面将介绍LJP方面的研究进展，和未来的研究方向。

早期的工作包括：使用统计和数学方法在特定场景下分析司法案件。同时结合数学方法和司法规则让预测结果具有可解释性。

为了LJP的进展，Xiao(2018)提出了一个大规模的中文刑事判决预测数据集，C-LJP（c指chinese）。这个数据集包含2.68 million个司法文档，是一个LJP的有效的benchmark。C-LJP包含三个子任务：相关文章relevant articles，应用的指控applicable charges，刑期term of penalty。前两个可以被formalize为多标签分类任务，最后一个是回归任务。英文的LJP也有，但是规模比较小。

随着NLP发展，研究者开始考虑在LJP中使用NLP任务。这些工作可以分为两个主要方向：1. 使用更新的模型提高性能：Chen(2019)用门机制提高预测刑期（term of penalty）的性能，Pan(2019)提出使用多尺度（multi-scale）的attention，来处理含有多个被告的案件。除此之外，其他的研究者探究怎么使用legal knowledge和LJP的一些属性。Luo(2017)在fact和law articles之间使用attention来帮助预测可应用的指控（applicable charges）。Zhong(2018)使用拓扑图来利用不同LJP不同任务之间的关系。Hu(2018)整合了是个可辩别的（discriminative）司法属性（legal attributes）来帮助预测低频率的指控。

一系列在C-LJP上的实验

实验结果：

可以看到很多模型在预测高频率指控（high-frequency charges）和文章（articles）中达到了很好的性能。 但是在低频率的标签上表现不好，表现为micro-F1和macro-F1之间有很大的差距。

Hu(2018)展示了把few-shot learning应用于LJP。然而他们的模型需要额外的人工添加一些属性信息，这就导致很费劲，而且难以在其他的数据集上应用。除此之外，我们发现BERT的性能不够好，因为在一些模型参数较少的模型上没有什么提升。主要的原因是司法文本的长度一般较长，但是BERT最长的文本长度是512。根据统计数据，最长的司法文本长度是5w多字，15%文档场都超过了512。因此LJP需要一些文本理解（document understanding）和推理技术（reasoning technique）。

虽然embedding-based方法已经有很好的效果了，但是在LJP中我们需要结合embedding-based和symbol-based。拿TopJudge作为一个例子，这个模型规范化LJP任务中（symbol-based part）的拓扑序， 并使用TextCNN用于编码fact description。 （有点好奇这个TopJudge里是怎么通过symbol-based搞一个拓扑序的？对模型是怎么样有用的。）通过结合symbol-based和embedding-based，TopJudge达到了一个很好的效果。通过对比TextCNN和TopJudge可以发现加judgements 的顺序（order）可以提升性能。

为了更好的LJP性能。 一些挑战需要研究者来探索：

在使用Common Law System（这好像可以解释为卷宗法律系统，通过相似的案件来判案）的国家中，比如美国，加拿大，印度，判决决策是通过相似案件和有代表性的（representative）案件来进行的。因此，怎么识别出相似的案件，时Common Law System中所最需要的。

为了更好的预测Common Law System的判决结果，Similar Case Matching（SCM）成了LegalAI的一个重要的话题。SCM中对于相似度（similarity）的定义也是多种多样。SCM需要从不同的信息粒度（information of different granularity）来建模（modeling）案件之间的关联（relationship），比如事实级别（fact-level），事件级别（event-level），和元素级别（element-level）。换一种话说，就是SCM是语义匹配的一种特殊形式（semantic matching），这个对于提取司法信息（legal information retrieval）有帮助。

传统的IR方法集中于使用统计方法来衡量term-level 的相似性，比如TF-IDF。除此之外，其他研究者还尝试利用元信息（meta-information），来捕捉语义相似度。许多机器学习方法也被应用于IR，比如SVD或者矩阵分解（factorization），随着深度学习发展，多层感知机（multi-layer perceptron），CNN，RNN也被应用于IR。

已经有一些LegalIR的数据集：COLIEE，CaseLaw，CM。COLIEE和CaseLaw都被用于从大的语料库中提取最相关的文章。CM中的数据样例提供了三个司法文档用于计算相似度。这些dataset都提供了一个benchmark。许多研究者专注于建立易用的司法搜索引擎（legal search engine，司法版google）。

以计算语义级别（semantic-level）的相似度为目标，深度学习方法被用于LegalIR。Tran(2019)提出了一个CNN-based model，结合了文档级别（document-level）和句子级别（sentence-level）的池化（pooling），在COLIEE上达到了SOTA的效果。

为了对当前的LegalIR进展有一个更好的理解视角，我们使用CM(Xiao 2019)来进行实验。CM包含8964个三元组，每个三元组包含三个司法文档（A, B, C）。CM的任务就是分辨出B和C哪个更接近A。我们实现了几个不同类型的baseline：

我们发现，能够捕捉语义信息的模型性能超过了TF-IDF，但是应用到SCM还不够。如Xiao(2019)所说，主要的原因是司法人员认为数据集中的elements定义了司法案件之间的相似度。司法人员会比较看重两个案件是否有相关的元素（elements）。只考虑term-level和semantic-level的相似度是不足够的。

更深的SCM研究有以下几个方向需要努力：

Legal Question Answering（LQA）：司法方面的问答系统。

司法专业人员的一个很重要的任务是向不懂法的人提供可靠的、高质量的司法咨询服务。

LQA中，问题的形式会有比较大的变化：有的问题强调对于司法概念的解释，有的问题主要考虑对于特定案件的分析。另外，从专业人员和非专业人员口中表达专业词汇可能会有差别。这些问题给LQA带来了很多挑战。

LegalAI中有很多数据集，Duan(2019)提出CJRC，一个司法阅读理解数据集，和SQUAD 2.0有相似的格式，包括span extraction（不懂），yes/no questions，unanswerable questions。另外COLIEE包含500个yes/no questions。另外，律师资格考试（bar exam）对于律师来说是一个很重要的考试，因此律师资格考试数据集会比较难，因为需要专业的司法知识和技能。

除了这些数据集之外，研究者还用了很多方法在LQA上。rule-based systems在早期的研究中效果显著。为了更好的性能，研究者利用更多的信息，比如概念解释（explanation of concepts）或者把相关文档格式化为图（formalize relevant documents as graph）来帮助推理。机器学习和深度学习方法比如CRF，SVM，CNN也用于LQA。但是，大多数现存方法只在小数据集上进行了实验。

我们选择JEC-QA来作为实验的数据集，因为这是从律师资格考试中收集到的最大的数据集，保证他的困难程度。JEC-QA包含了28641个多项选择、多项回答问题，还包含了79433个相关的文章来帮助回答问题。JEC-QA把问题分为知识驱动问题（knowledge-driven questions, KD-Questions）和案件分析问题（case-analysis questions），并且提供了人类的表现。我们实现了几个有代表性的QA模型，包括BiDAF、BERT、Co-matching、HAF，这些实验结果在表6中呈现。

对比发现，这些模型不能在回答这些司法问题上跟回答open-domain的问题时有一样好的效果。在LQA上，模型和人类之间有巨大的差距。

为了有更好的LQA方法，这里有几个困难需要克服：

除了这篇文章中的，还有其他的LegalAI任务：司法文献概述（legal text summarization），从司法合同中进行信息提取（information extraction from legal contracts）。不管怎样，我们都能够应用embedding-based方法来提高性能，结合symbol-based方法提高可解释性。

三个主要的挑战：

未来的研究者可以主要结合embedding方法和symbol方法解决这三个挑战。

对于一些任务，还没有数据集，或者数据集不够大。我们可以尝试构建规模大、质量高的数据集，或者使用few - shot / zero - shot learning方法来解决这些问题。