各类司法符号

① 律师头上戴的那玩意儿（白色的，卷的）有什么象征意义啊

是假发套.法官和律师在法庭上戴假发是英国法庭最有特色的传统之一，在一些受英国司法制度影响深远的前英国殖民地地区，我们也可以看到这种具有不列颠特色的文化烙印，比如中国的香港特别行政区。
英国的法官和律师为什么要戴假发呢，许多研究历史的人提出了种种不同的解释，但都很难说服所有的人。
有人说，在中世纪时，过度的劳累和疾病使得司法人员们过早地掉光了头发，为了在公众面前掩饰自己的“聪明绝顶”，假发遂流行，约定俗成成为英国法庭的一景。
有人说，法官戴假发是表示自己的德高望重，而律师戴假发可以在一定程度上起到掩饰和保护作用，因为他们担心自己的辩护结果不能得到被告人及其家人的认可。但这与其说是合理的解释，不如说是与律师有过节的人编出来诋毁他们的笑话。因为根据最近的一份调查表明：有57%的律师对戴假发表示不满，恨不得把它摘掉，原因是这些由马鬃编成的假发套造价非常昂贵却很不卫生，一般一顶假发就要用一辈子，有一个律师世家有一顶发龄达94年的老古董，传了四代人，堪称传家之宝。
根据历史学家和民俗学家的研究，英国人戴假发的流行时尚传统大约始于十二世纪，当时并不只是法官和律师的专利，上层社会的人都将戴假发视为一种时尚，是出席正式场合或沙龙聚会时的正规打扮。

② 在案件中鉴于表情符号含义的模糊性，在网络时代给司法者带来了怎样的挑战

网络时代带来了越来越多新的情况，尤其是司法者如何判定谁是案件的起因，如何判定网络时代的一些网络语言，甚至是表情符号，它本身到底代表着什么样的意思？因为谁是这个案件的起因，谁就应该是责任的主要承担者。

网络时代的发展带来了新的机遇，但也带来了新的挑战，尤其是关于法律执行这方面不同的人，对于不同的事故理解是不一样的，年轻人和老年人的理解有所不同，然后不同群体的人对于不同的事情理解也不同，对同一件事情的理解也不同，有偏差有可能就会造成一些误会，如何规范这些网络用语，如何构建一个非常畅通的沟通环境，这是平台的责任也是大家的责任。

③ 急~法院判决书的各部分的字体和字号分别是怎样的

为了提高诉讼文书的质量，最高法院制订了规范、标准且实用的各类司法判决的文书样式。因此，各类判决书的写作程式，应当符合最高法院关于制作判决书的规范要求。简言之，司法判决必须符合技术规范和印制规范。

1、要求文书字体规范，即法院名称应用2号宋体字，文书名称应用1号宋体字，案号及正文应用3号仿宋体字。

2、要求标点符号规范，即遵守国家语言文字工作委员会制定的《标点符号用法》的规定。三是要求数字规范，即按照《关于出版物上数字用法的试行规定》的规定和司法文书的特点，正确使用汉字和阿拉伯数字。在印制规范上，一是要求文书用纸规范，即司法判决应采用国际标准A4型纸。

3、要求文书版式规范，即文书每页一般应为23-24行，每行28-30字，页边距天头大于地角，左空大于右空，在页脚居中或靠右位置标注页码。

4、要求装订规范，即司法判决正文为两页以上的，应使用在左空处粘贴的方法，不能用订书机装订。规范严谨的司法判决必须符合上述标准。凳此信

(3)各类司法符号扩展阅读

按民事诉讼法的规定和最高人民法院关于民事诉讼文书格式的要求，此判决书由首部、正文和尾部组成。

一、首部

1、标题

分两行书写，第一行写法院名称，第二行写文书种类，即“民事判决书”。

2、编号

在标题右下方写编号，表述为“[年度]×民初字第××号”。如系经济纠纷案件，案件性质代字为“经”字。

3、诉讼参加人及其基本情况

（1）原告：如系公民提起诉讼的，应写明其姓名、性别、年龄、民族、籍贯、工作单位、职业和住址等。如系法人提起诉讼的，应写明单位的全称和所在地址；然后另起一行写法定代表人的姓名和职务。在诉讼过程中，被告提起反诉的，在判决书中还应表明各自当事人在反诉中的称谓，如“原告”、“被告”。当事人有诉讼代理人的，应写明是何种诉讼代理人，应具体写明其称谓：系法定代理人、指定代理人或是委托代理人，然后写明其姓名等基本情况。

（2）被告：除称谓为被告以外，其他基本情况写法同原告相同。

（3）第三人扒陵：写明其姓名或名称等基本情况。

4、案件由来和审理经过

应表述为：“??一案，本院于×年×月×日受理后，依法组成合议庭，公开开庭进行了审理。枣轮??到庭参加诉讼。本案已审理终结。”

二、正文

事实部分首先写明当事人的请求和争议的事实与理由，然后另起一行写明法院认定的事实和证据。

当事人双方争议的事实、理由及各自诉讼请求。即原告具体要求解决什么争议的问题，如何解决及其事实和理由；被告对原告诉讼请求所持的态度，陈述的主要事实和理由，以表明双方起诉或答辩各自所持的态度或依据。

④ 法律文书格式规范

你知道法律文书的格式规范是怎样得吗?有哪些模板呢?下面我给大家带来法律文书格式规范范文，供大家参考!

法律文书格式规范范文一

一、文书字体

1、《行政处罚决定书》的文书字体：局名称用字，一般应当用2号加粗宋体字，居行中;文书名称用字，一般用初号加粗宋体字，居行中;案号和正文一般应当用小3号仿宋体字，案号居行中，正文两端对齐，首行缩进2字符。页边距：左2.8、右2.7、上2.7、下2.7;行距：固定值、28磅(+2)

2、其它文书字体：文书名称(标题)一般用2号加粗宋体字，字间空一格，居行中;案号和正文一般用小3号仿宋体字，案号居行右;页边距、行距同上。

3、其他表格式的文书，尽量参照上面规定。

4、单份文书2页以上的，一般插入页码，放底端居中。

二、标点符号用法

1、被处罚人称谓与被处罚人姓名或者名称联在一起，成为一个分句，中间不用标点符号，也不用空格，句后用逗号。示例：被处罚人张三。

2、被处罚人基本情况的表述，同一层意思的，各项之间用逗号隔开，数层意思的，各层之间用句号隔开，并可视内容多少另起行续写。民族区域自治地方应当写全称。

示例：被处罚人张三，男，1960年2月12日出生，汉族，高中文化，(身份证号码)，无职业，家住湖南省XX市XX区XX18栋103室(当事人个人信息)。1990年12月15日因犯盗

窃罪被XX市XX区人民法院判处有期徒刑二年，1992年7月2日刑满释放。

3、引用法律、司法解释名称，应当用书名号标示，并将制定的机关名称与法律、司法解释的名称一同放入书名号内。书名号的形式为双书名号“《》”和单书名号“<>”，书名号里边

还要用书名号时，外面一层用双书名号，里边一层用单书名号。

三、数字的用法

1、下列情况，应当使用汉字数字：

(1) 引用的法律条、款、项;

(2) 裁判结果的序号;

2、下列情况，应当使用阿拉伯数字：

(1) 案号，如(2008)善行执字?2?第52号;

(2) 地址、门牌号码，如芙蓉中路121号303室

(3) 公历年代，年、月、日和时间，如2001年5月12日、下午3时50分;

(4) 统计表中的数值，(包括正负整数、分数、小数、百分比、比例)和量值，如37岁、50元、500克、3千米、 10个月、68、—127、93%、1/5、4：2;

3、使用阿拉伯数字应当注意下列问题：

(1) 每两个阿拉伯数字占一个汉字的位置;

(2) 用阿拉伯数字书写的多位数不能断开移行，如：100000不能一行末写100，又在下一行开头写000;

(4) 年份不能简写，如：“1999年”不能简写成“99年”;

(5) 5位以上的数字，尾数零多的，可以改写为以万、亿元作单位的数(千克、千米、千瓦、兆赫等法定计量单位中的词头不在此列)。如345000000元可以改写为3.45亿元。

四、计量单位的用法

1、长度计量单位名称采用“毫米”、“厘米”、“米”、“海里”、“千米(公里)”，不使用“丈”、“尺”、“寸”。

2、质量计量单位名称采用“毫克”、“克”、“千克”、“吨”，不使用“斤”、“两”。

3、时间计量单位名称采用“秒”、“分”、“时”、“日”、“周”、“月”、“年”，不使用“点”、“刻”。

4、体(容)积计量单位名称采用“升”、“毫升”。

5、计量单位书写单位名称，不书写单位符号。

6、除上述规定外，其他有关计量单位的使用，依照《中华人民共和国法定计量单位》的规定执行。

五、印制的标准

印刷：用国际标准A4打印纸,使用印制的文书除外。单份文书2页以上的(各类笔录除外)，双面印制。

年八月二十日

法律文书格式规范范文二

1.0 总则

1.1 为了统一法律文书格式，提高法律文书质量，规范法律文书制作，维护法律文书严肃性、权威性，根据最高人民法院《人民法院诉讼文书格式标准》、《法院诉讼文书样式》、《法院刑事诉讼文书样式》、《民事简易程序诉讼文书样式》，制定本规范。

2.0 法律文书的制作

2.1 裁判文书正本的制作标准

2.1.1 文书字体

法院名称，应当用2号宋体字;文书名称，应当用1号大标宋体字;案号、正文、落款应当用3号仿宋GB-2312字体。

2.1.2 印制标准

2.1.2.1 文书用纸：应用国际标准A4 纸型(297毫米×210 毫米)，70克书写纸单面油印或70 克复印纸双面印刷。

2.1.2.2 文书版式：裁判文书的各要素划分为眉首、主体和落款三部分。

2.1.2.3 眉首：法院名称，统一冠以所属省市名称，即为“××省××市××区人民法院”，位于版心内第二行(以三号字行计，下同)居中对齐;法院名称下一行为文书名称，居中对齐;文书名称下隔一行或在WORD格式下设为自动段间距为案号，右对齐。

2.1.2.4 主体：案号下隔一行或在WORD格式下设为自动段间距为正文即主体，每行28字，每页22行。

2.1.2.5 落款：应当集中于文书最后一页之内;审判长、审判员(代理审判员、执行员，下同)上下排列在正文下方适当位置，右空4个汉字，审判长(员)各字之间空一个汉字，审判职务与姓名之间空两个汉字，不用标点符号;成文时间在审判职务下方适当位置，右空4个汉字，用汉字全年、月、日，“零”写为“○”;书记员在成文时间下隔一行，右空4个汉字。成文时间之上留有适当空间以加盖院印，院印上不压审判员，下不压书记员，采用下套方式，即仅以下弧压在成文时间上。成文时间与书记员之间必须留有一行，以加盖“本件与原本核对无异”章，核对章盖在日期下一行左方，不得事先打印，印戳应为蓝色。上下审判职务和姓名均应对齐。

2.1.2.6 页面设置：天头大于地角，左空大于右空(双面印制的双页面右空大于左空)。页边距上、下、左、右四边设置一般为：WPS格式下33、32、27、24，WORD格式下为

3.3cm、3.2cm、2.7cm、2.4cm;行间距一般为：WPS格式下为2.9，WORD格式下为固定值29。

2.1.2.7 当文书排版后所剩空白处不能容下落款位置时，应采取调整行距、字距的措施加以解决，务使落款与正文同处一面，不得采取标识“此页无正文”的方法解决。但调整后的行间距不得超出下列范围：WPS格式下在2.4-3.3之间，WORD格式下在固定值24-33之间。

2.1.2.8 页码：用4号半角白体阿拉伯数码标识，置于版心下边缘之下一行，数码左右各放一条4号一字线，一字线距版心下边缘7mm，居右空1字符，双面印制的双页码居左空1字符。空白和空白页以后的页不标识页码。

2.1.3 文书装订：多页的裁判文书应采用左侧纵向粘贴装订，不得用订书机装订，一律不盖骑缝章。裁判文书正本不得有涂改。

2.2 裁判文书拟文稿及审理报告的制作

2.2.1 拟文稿的制作

2.2.1.1 眉头部分。拟文稿名称统一使用“××省××市××区人民法院拟文稿”字样，宋体二号加粗字体居中排列。名称以下用表格形式以楷体GB_2312三号字体标注“签发人”、“核稿人”、“主办部门”、“拟稿人”、“打印校对人”、“印制人”、“印制份数”、“文书名称”、“文书字号(案号)”等内容。表格行高以适合签名为宜。各相关人员必须手书签名，同时注明年月日。

2.2.1.2 正文部分。正文部分统一使用仿宋GB_2312三号字体。文书尾部署名及日期右空4个汉字。院印落印在文书名称上方。

2.2.1.3 页面设置。页边距上、下、左、右四边设置一般为：WPS格式下23、22、25、20，WORD格式下为2.3cm、2.2cm、2.5cm、2cm;行间距：WPS格式下在2.2-2.7之间，WORD格式下在固定值22-27之间。

2.2.1.4 用纸。拟文稿一律用70克复印纸单面印刷，不得双面印刷。

2.2.2 审理报告的制作

2.2.2.1 名称部分。名称应当标明当事人及案由，以本院名义向上级法院的审理报告，还应当在当事人及案由之上标明法院名称，即“××省××市××区人民法院”。当事人及案由用宋体三号字体，“审理报告”在当事人及案由下一行，用黑体二号字体，均居中排列。

2.2.2.2 案号、正文及署名部分。“审理报告”下一行为案号。案号、正文及署名均使用仿宋GB-2312四号、小四号或五号字体。文书尾部署名：以谁的名义拟制的审理报告署谁的姓名或名称，即：以承办人名义向合议庭的审理报告及结案报告(审结报告)署承办人姓名;以审判组织(合议庭或审判员)名义向审判委员会拟制的审理报告署审判组织成员姓名;以本院名义向上级法院拟制的审理报告不加印本院名称，仅盖本院印章。署名下方为日期。书记员不署名。

2.2.2.3 页面设置。页边距上、下、左、右四边设置一般为：WPS格式下21、19、23、17，WORD格式下为2.1cm、1.9cm、2.3cm、1.7cm;行间距一般为：WPS格式下在1.8-2.5之间，WORD格式下在固定值18-25之间。

2.2.2.4 以本院名义向上级法院的审理报告的字体、页面按照裁判文书正本的要求设置，拟文稿及其他审理报告的未尽事宜参照裁判文书正本的格式要求。

2.2.3 其他法律文书正本如通知书、司法建议书等，参照裁判文书正本的标准印制。 3.0 数字的用法

3.1 下列情况，应当使用汉字。

3.1.1 引用的法律条、款、项;

3.1.2 裁判主文的序号;

3.1.3 刑事裁判文书判处的刑罚(含主刑和附加刑);

3.1.4 裁判文书尾部的日期;

3.1.5 不是一组表示科学计量和具有统计意义数字中的一位数，如一律、星期二、一分为

二、一笔帐、三个单位等;

3.1.6 数字作为词素构成定型的词、词组、成语、惯用语、缩略词或具有修辞色彩的词语;

3.1.7 邻近的两个数字并列连用、表示概数的词语，如二三米、三四天，连用的两个数字之间不用顿号隔开;

3.1.8 带有“几”字的数字表示约数的词语，如十几天、一百几十次。

3.2 下列情况，应当使用阿拉伯数字。

3.2.1 案号，如(2007)安民一初字第1 号，序号不用空位，如“001”;

3.2.2 地址、门牌号码，如中华路15 号;

3.2.3 除裁判文书尾部时间外的公历年代、年、月、日和时刻，如2007 年8 月1 日、下午3 时20 分;

3.2.4 统计表中的数值(包括正负整数、分数、小数、百分比、比例)和量值，如48、-125、63%、1/4、3︰2、500 克、6 千米、30 元、11 个月、27 岁;

3.2.5 引用法律、法规及司法解释条文时，原条文用阿拉伯数字的。

3.3 使用阿拉伯数字应注意的问题。

3.3.1 一个用阿拉伯数字书写的多位数及其他数值不能断开移行，如：100 000不能一行末写100，又在下一行开头写000;63%不能一行末写63，又在下一行开头写%;

3.3.2 年份不能简写，如：“1999 年”不能简写成“99 年”;

3.3.3 五位以上数字，尾数有多个“0”的，可以“万”、 “亿”为单位缩写，如50 000 可写成5 万，345 000 000 可写成34 500 万或3.45 亿;数值巨大的精确数字，为便于定位读数或移行，作为特例可以同时使用“亿、万”作为单位，如：1990 年人口普查数为11 亿3 368 万2 501 人。

3.3.4 阿拉伯数字一律使用半角，如2006(半角)，不用2006(全角)。

3.3.5 4 位和4位以上的数字，采用国际通行的三位分节法，节与节之间空半个阿拉伯数字的位置。如4321，写为4 321。

3.4 判决主文中有关金钱数额、履行期限等数字，仍然使用阿拉伯数字。除涉外案件或本案中同时有其他外国货币的表述时，一般不特别注明“人民币”字样。

3.5 除上述规定外，其他数字的使用，依照国家技术监督局1995年12月13日发布的《出版物上数字用法的规定》执行。

4.0 标点符号的用法

4.1 诉讼参加人称谓与诉讼参加人姓名或名称连在一起，成为一个分句，中间不用标点符号，也不用空格，句后用逗号，如“原告刘某，”。 文书格式另有特殊规定的，从其规定。

4.2 诉讼参加人基本情况的表述，同一层意思的，各项之间用逗号隔开，句号结束;数层意思的，各层之间句号隔开。如“被告人(附带民事诉讼被告人)蒋某，男，汉族，1972 年1 月9 日生，××省××县人，初中文化，××县××单位职工，住××市××区×路×号×室。1994 年1 月因流氓罪被判处有期徒刑一年，缓刑二年。2007 年3 月23 日因本案被刑事拘留，同年3 月25 日被逮捕，现羁押于××市看守所。”

4.3 “判决如下”、“裁定如下”等提示裁判结果的词语后，应使用冒号，裁判结果的各项汉字数字之后用顿号。

4.4 “原告×××诉称”、“被告×××辩称”、“××检察院指控”、“经审理查明”、“本院认为”等词语后面，凡所提示的下文只有一层意思的用逗号，有数层意思的用冒号。

4.5 引用法律全称的，要加书名号，如“《中华人民共和国民法通则》”。当事人提供的如协议等书证不加书名号。

4.6 除上述规定外，其他标点符号的用法，依照国家技术监督局1995年12月13日发布的《标点符号用法》(GB/T15834-1995)的规定执行。

5.0 附则

5.1 文书正本付印前必须经校对人员核对无误。签发人、校对人未签名的文书，文书正本一律不得正式付印、用印。

5.2 法律文书正本印制份数按照附卷、办公室留存各一份及送达当事人和有关单位所需份数确定，因其他原因需要法律文书正本的，一律使用复印件。

5.3 本规范自印发之日起执行。

法律文书格式规范范文三

第一章 总论

第一节 法律文书概述

一、法律文书概念

广义的法律文书是指一切涉及法律内容的文书，它包括两方面内容：一是具有普遍约束力的规范性法律文件，具体指各种法律、行政法规、地方性法规及规章等;二是不具有普遍约束力的非规范性法律文件即狭义的法律文书，是指国家司法机关、律师及律师事务所、仲裁机关、公证机关和案件当事人依法制作的处理种类诉讼案件以及非诉讼案件的具有法律效力或法律意义的非规范性文件的总称。本文所称法律文书是指狭义的法律文书。

二、法律文书类别

(1)依制作主体可分为公安机关的刑事法律文书、人民法院的诉讼文书、人民检察院的检察文书、公证机关的公证文书、仲裁机构的仲裁文书和律师实务文书。

(2)依写作和表达方式的不同，可分为文字叙述式文书、填空式文书、表格式文书和笔录式文书。

(3)依文种的不同可分为报告类文书、通知文书、判决类文书、裁定类文书、决定类文书。

(4)从文书体例上划分大致可分为信函式、致送式、宣告式、表格式和实录式。

三、特点：

(1)制作的合法性，各类法律文书都必须依法制作，这是前提。

(2)形式的程式性，法律文书格式化的特点十分明显和突出，它的程式化主要体现在两个方面为：①结构固定化②用语成文化。

(3)内容的法定性，各种法律文书的写作内容都是由法律规定的具有法定性。

(4)语言的准确性，法律文书对语言运用有很高的要求，这是因为文书往往涉及国家、集体、个人利益，具有现实的法律意义，因此，语言运用必须高度精确。

(5)使用的实效性，法律文书的制作都是为解决法律问题而制作的，因此必须讲究实效，换句话也就是为达到预期目标而制作。

四、作用

(1)具体实施法律的重要手段。

(2)进行法制宣传的生动教材。

(3)有关法律活动的真实反映。

(4)考核法律干部的重要尺度。

五、写作基本要求

(1)遵循格式、写全事项

(2)主旨鲜明、阐述精当

(3)叙事清楚、材料真实

(4)依法说理、折服有力

六、叙述事实语言应用的要求

1、表意精确、解释单一

法律文书一部分是体现和贯彻国家法律的文字形式，另一部分是当事人向国家司法机关提出的诉讼请求或某项法律上请求义务的文书，因而它的文字必须做到表意精确、解释单一，以避免在理解和执行中发生歧义。

2、文字精练、言简意通

作为具有法律意义的文书或当事人向执法机关呈送的文书，语言文字必须精炼简洁，不能事无巨细，但是必须说明和强调的内容及事实经过以及法律依据，又不能过于简略或粗疏，应当据实书写。

3、文风朴实、格调庄重

法律文书的语体属于公文语体、朴实无华、严谨庄重是为其严肃的法律内容所制约。

4、语言规范、语句规整

它力求合乎语法规则、语句规整、成分齐全。

5、褒贬恰当、爱憎分明

因为法律文书的内容多是处理违法及侵权之事，因而对是非正误有鲜明的褒贬态度和浓厚的感情色彩。

6、语言诸忌、竭力避免

法律文书在语言运用中也有一些必须引起重视：①忌方言土语;②忌用不文明语句;③忌矛盾升级的言语

第二章 常用(非诉讼)法律文书的写作规范

第一节 有关借条的写作规范

一、借条范文

二、借条八项注意：

1、写身份证上的本名，不能写小名、绰号等;

2、借款金额要清楚，如有大小写要核对一致无误;

3、写明货币币种;

4、还款日期可不写，但写与不写诉讼时效起算时间不一样;

5、利率要注明是年利率还是月利率，且不能高于国家银行同期贷款利率的四倍;

6、落款签名真实、日期写完整;即××××年×月×日;

7、借款关系最好写借条而不是写欠条;

8、最好用碳素笔书写。

三、借条的八大陷阱

1、写借条故意写错名字

2、非当面写借条

3、批注产生歧义，

4、以“收”代“借”

5、借条不写利息(利率)

6、财物不分

7、自书借条

8、两用借条

第二节 欠条书写规范

一、欠条范文

二、欠条注意事项与借条相同，但要写明欠款的缘由。

三、借条与欠条的区别

(1)借条证明借款(借用)关系，而欠条则证明欠款关系，借款肯定是欠款，但欠款则不一定是借款。

(2)所反映的法律关系不同，借条反映的是借款(借用)法律关系，比较单一;而欠条反映的既可以是借款也可以使因经济往来结算的法律关系，内容较广，需其它证据佐证其事实本象。

(3)诉讼时效起算时间不同

⑤ 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。

⑥ 急~法院判决书的各部分的字体和字号分别是怎样的

一、技术规范

（一）文书字体。法院名称用字，应当用2号宋体字；文书名称，应当用1号大标宋体字；案号、落款应当用3号仿宋体字。涉外文书应在法院名称前标注“中华人民共和国”，应当用2号小标宋体字，可视情与法院名称排列一行或两行。

（二）标点符号。一律用国家语言文字工作委员会1990年3月修订发布的《标点符号用法》。

（三）数字。根据国家语言文字工作委员会、国家出版局、国家标准局、国家计量局、国务院办公厅秘书局、中宣部新闻局、出版局公布的《关于出版物上数字用法的试行规定》的规定和法院诉讼文书的特点，用汉字和阿拉伯数字表示。

1、用汉字表示的为：

（1）法院诉讼文书引用的法律条款项和判处的刑罚。

（2）判决书、裁定书的签发日期或者当庭宣判的日期。

（3）不是一组表示科学计量和具有统计意义数字中的一位数，如一律一起、一笔账、三个单位等。

（4）数字作为词数构成定型的词、词组、惯用语、缩略的语句。

（5）邻近的两数字并列连用、表示概数的词语。如二三米、三四天等，连用的两个数字之间不用顿号隔开。

2、用阿拉伯数字表示的为：

（1）公历年代、年、月、日（除裁判文书尾部时间和引述原一、二审裁判文书时间外）和时刻。如1998年11月1日、下午3时1刻。

（2）记数与计量（包括正负整数、分数、小数、百分数 比）。

①案号。如（1998）×刑初字第21号。

②4位和4位以上的数字，采用国标通行的三位分节法，节与节之间空半个阿拉伯数字的位置。如4321，写为4321。

③5位以上数字，尾数零多的，可以改写为以万、亿作单位的数（千克、千米、千瓦、兆赫等法定计量单位中的词头不在此例）如345000000元可以改写为3.45亿元或者34500万元人民币。

④一个用阿拉件数字书写的多位数不能移行。

（四）两页以上判决书、裁定书等文本一律不盖骑缝章。

二、印制标准

（一）诉讼文书用纸一般应采用国际标准A4型（297mm）纸。布告、公告用纸大小、可以根据实际需要确定。

人民法院诉讼卷皮以及封面、封底，使用150克牛皮纸；送达回证、提押票、传票等票证用80克纸。

（二）诉讼文书版式。诉讼文书的各要素划分为眉首、主体和落款三部分。眉首：法院名称，位于版心内第二行居中对齐法院名称下隔一行为案号，右对齐。主体：案号下隔一行为正文即主体，每行28字，每页22行。

落款：应当集中于文书最后一页之内；审判长、审判员上下排列在政文下方适当位置，右空4空；成文时间在审判员下方适当位置，右空4字，用汉字全年、月、日、“零”写为“○”；书记员在成文时间下隔一行，右空4字。

成文时间上、下留有适当空间以加盖院印，院印上不压审判员，下不压书记员，采用下套方式，即仅以下弧压在成文时间上。

当文书排版后所剩空白处不能容下落款位置时，应采取调整行距、字距的措施加以解决，务使落款与正文同处一面，不得采取标识“此页无正文”的方法解决。

页边，天头大于地角，左空大于右空。

页码用4号半角白体阿拉伯数码标识，置于版心下边缘之下一行，数码左右各放一条4号一字线，一字线距版心下边缘7mm.单页码居右空1字，双页码居左空1字。空白和空白页以后的页不标识页码。

（三）文书正文有两页以上的，应当用粘贴方法，不用订书机装订

(6)各类司法符号扩展阅读：

《中华人民共和国最高人民法院》有模板，只需要更改少部分。

××××人民法院

民事判决书

(××××)……民初……号

原告：×××，……。

……

被告：×××，……。

……

(以上写明当事人和其他诉讼参加人的姓名或者名称等基本信息)

原告×××与被告×××……(写明案由)一案，本院于××××年××月××日立案后，依法适用简易程序，公开/因涉及……(写明不公开开庭的理由)不公开开庭进行了审理。原告×××、被告×××(写明当事人和其他诉讼参加人的诉讼地位和姓名或者名称)到庭参加诉讼。本案现已审理终结。

×××向本院提出诉讼请求：1.……；2.……(明确原告的诉讼请求)。事实和理由：……(概述原告主张的事实和理由)。

×××承认原告在本案中所主张的事实，但认为，……(概述被告对法律适用、责任承担的意见)。

本院认为，×××承认×××在本案中主张的事实，故对×××主张的事实予以确认。……(对当事人诉讼请求进行简要评判)。

依照《中华人民共和国……法》第×条、……(写明法律文件名称及其条款项序号)规定，判决如下：

……(写明判决结果)。

如果未按本判决指定的期间履行给付金钱义务，应当依照《中华人民共和国民事诉讼法》第二百五十三条规定，加倍支付迟延履行期间的债务利息(没有给付金钱义务的，不写)。

案件受理费……元，减半收取计……元，由……负担(写明当事人姓名或者名称、负担金额)。

如不服本判决，可以在判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人的人数提出副本，上诉于××××人民法院。

审判员×××

××××年××月××日

（院印）

书记员×××

【说明】

1．本样式根据《中华人民共和国民事诉讼法》第一百五十二条、第一百五十七条、第一百六十条以及《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国民事诉讼法〉的解释》第二百七十条制定，供基层人民法院适用简易程序开庭审理民事案件终结后，对于当事人对案件事实没有争议的作出判决用。

2．适用简易程序审理的案件，有下列情形之一的，判决书对认定事实或者裁判理由部分可以适当简化：一方当事人明确表示承认对方全部或者部分诉讼请求的；涉及商业秘密、个人隐私的案件，当事人一方要求简化裁判文书中的相关内容，人民法院认为理由正当的；当事人双方同意简化的。

3．单方负担案件受理费的，写明：“案件受理费……元，减半收取计……元，由×××负担。”分别负担案件受理费的，写明：“案件受理费……元，减半收取计……元，由×××负担……元，×××负担……元。”

⑦ 司法警察的肩章符号代表着职务是怎样区分的

司法警察授予警衔，警司及以下的由高级人民法院或省一级人民检察院授予，警督、警监由最高人民法院或最高人民检察院授予。司法警察警衔最高为一级警监。

司法警察警衔设4等十一级，即警监（一级、二级、三级）；警督（一级、二级、三级）；警司（一级、二级、三级）；警员（一级、二级）。

肩章符号与警衔职务对应关系

一级警监：橄榄枝+3枚四角星花

二级警监：橄榄枝+2枚四角星花

三级警监：橄榄枝+1枚四角星花

一级警督：2道横杠+3枚四角星花

二级警督：2道横杠+2枚四角星花

三级警督：2道横杠+1枚四角星花

一级警司：1道横杠+3枚四角星花

二级警司：1道横杠+2枚四角星花

三级警司：1道横杠+1枚四角星花

一级警员：2枚四角星花

二级警员：1枚四角星花

见习警员：2道弯杠

警校学员：1道弯杠

(7)各类司法符号扩展阅读：

警衔职务与行政职务关系

厅（局）级正职为一级警监至二级警监，厅（局）级副职为二级警监至三级警监。

处（局）级正职为三级警监至二级警督，处（局）级副职为一级警督至三级警督。

科（局）级正职为一级警督至一级警司，科（局）级副职为二级警督至二级警司。

科员（警长）职为三级警督至三级警司，办事员（警员）职为一级警司至二级警员。