法律知识形式化管理理论及工程方法_刘振宇著_9787509672082

　　随着依法治国战略的实施，社会经济生活对法律信息和内容的需求日益增大，亟须更为智能的法律知识表示方法和技术以实现对法律信息的高效检索和知识管理。基于人机交换理论的知识管理技术是实现法律语义应用开发的基础，它不仅涉及信息表示的语法层面，还在语义层面实现信息交换的含义共享，进而实现基于知识的自动推理。《法律知识形式化管理理论及工程方法》以“本体”（Ontolgoy）作为一种知识表示的方法，致力于分析“本体论”的定义，专题介绍“法律本体”作为法律知识的形式化表示方式和当前文献中存在的法律本体的广泛解释，以及知识获取、知识提取、建模方法、本体构建工具等和本体相关的问题。

　　近年来，随着法律人工智能研究与应用的不断发展，法律知识的表示与司法应用吸引了来自法律界和人工智能研究者的广泛关注。在法律领域，几乎全部的成文法和案例都通过人类的自然语言进行表述。但是，自然语言很难支持机器的自动推理，因此法律人工智能要更高水平发展需要采用可进行自动推理的形式化表示语言。但是，经典的形式化语言在表达案例中常见的某些非常简单的因果关系或时序关系上也是非常困难的。例如，一个案例的语义基本上可以抽象为是由某项初始事件开始至某种一些损害性结果的事件链条。而在表达由事件序列组成的过程时，常用的形式化OWL语言的表达能力十分有限。因此，为使得机器能够理解司法文本中的语义信息，选择具有合适的表达能力的知识表示语言是法律人工智能中的一个至关重要的问题。
　　知识表示并不是一项微不足道的任务，从20世纪60年代后期的兴起开始，该领域经历了许多变化，涉及的概念和技术相互交织、错综复杂。发展和使用适合法律特点的知识表示语言需要首先厘清知识表示自身的发展脉络和知识体系。如果不能澄清这一问题，法律人工智能便是无本之木，仅仅是自然语言处理、机器学习、数据库等传统信息技术的堆砌。系统地回顾知识表示的缘起、演化、发展，以及介绍其在法律领域中已有的应用，便成为本书写作的最重要的初衷。
　　法律知识表示作为司法人工智能大系统的基础设施，应该是面向司法实务的，同时也是一种典型的系统工程。因此本书在构思与写作过程中，始终围绕知识标识在法律中的应用这一核心问题，从基本理论和技术方法上对法律知识表示进行全面的介绍和剖析，将知识表示的知识体系有机地融入相关概念和技术发展的历史脉络。在行文特点上，本书重视对知识表示的发展产生重要影响的思想、方法与策略选择的介绍，以使读者从更宏观的视角理解知识表示的技术内涵。本书在编写过程中，采用循序渐进的策略，首先介绍通用知识表示的基本概念和方法，逐次过渡到主要的知识表示语言和技术，最后围绕法律知识表示问题，从工程方法的角度进行详细的阐述。
　　本书共分为五章，涵盖法律知识表示的发展历程、核心概念、关键技术、主要用例。在内容编排上，力求每章均具有独立性，同时各章之间又能共同组成一个有机的整体。
　　在第一章中，我们沿袭人工智能的发展路径介绍了知识表示的历史脉络，如定理证明中非控制逻辑推理的计算危机、启发式和认识论充分性的争论、知识表示语言的地位和心理合理性、专家系统实现的认识论混乱以及知识工程观点的兴起等。在早期的知识表示中，产生式系统、语义网络和逻辑各自在知识表示中扮演着不同的角色，具有不同的角度。产生式系统允许在基于知识的推理中表达控制，语义网络源于心理学理论成长为强大的知识表示语言，逻辑作为知识定义和保证知识推理正确性的手段得到充分认同。这三种不同的知识表示方法逐渐融合为描述逻辑，并在20世纪90年代始发挥了相对温和的作用。千禧年之后，描述逻辑成为网络知识表示的选择，开发出OWL语言，成为当前广泛使用的知识表示语言。
　　在第二章中，我们阐述了本体的概念及其不同的解释。通过描述逻辑或OWL语言等所描述的领域知识通常称为“本体”。本体概念从20世纪90年代开始越来越流行。虽然这一术语的确切含义与OWL作为知识表示语言之间没有直接的关系，但本体在知识工程中却有着重要的作用。本体涉及哲学和知识表示两种不同视角之间的权衡。作为知识表示的本体的质量与哲学的充分性无关，而是与它在解决问题中的适宜性有关。基于知识的系统的设计选择决定了本体应包含什么，主要原则是本体应充分捕捉系统的领域知识，并对其控制知识保持中立。由于本体的开发取决于很多微妙的、相互竞争的需求，因此开发法律知识本体，不仅需要决定要包括哪些概念和关系，还需要决定它们定义的详细程度。因此，在本章的最后我们介绍了国际主要的法律本体，以及开发法律领域本体的原则性方法。
　　在第三章中，我们介绍了语义网的发展，以及由此带来基于网络的知识表示方法。首先，我们详细地阐述了RDF语言的特定和主要技术细节。尽管RDF语言由于其语义不清晰以及非标准化的问题，但它为目前作为知识表示实际标准的OWL语言提供了坚实的基础。OWL语言在语义和语法方面保证了对知识表示的几个重要要求。一方面，它需要确保在语法和语义上与RDF和RDFS等较低层语言的兼容性。另一方面，它需要与适应传统的知识表示，特别是描述逻辑相兼容。

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