利用DIKWP模型处理司法判决文书的语义空间

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

duanyucong@hotmail.com

引言

在司法判决文书的处理中，确保从字、词到句子的每个粒度上的语义准确性至关重要。这不仅涉及到法律术语的准确使用，还包括整个文书的逻辑结构和意图的清晰表达。DIKWP（数据、信息、知识、智慧、意图）模型提供了一个综合性的认知框架，用于在司法文书处理中实现从字到句子各个层面的语义准确性。

DIKWP模型在司法判决文书处理中的应用

字与词的处理：数据（Data）层的作用

• 数据层（D）：在处理判决文书时，首先确保使用的每个字和词在法律语境中的准确性。例如，法律术语“合同违约”需要在法律的框架下明确界定。

• 信息层（I）：在信息层，将这些字和词放入具体的句子和段落中，确保它们在文书中的上下文中传达正确的信息。例如，描述特定的合同违约情况时，详细说明违约的具体事实和后果。

句子的处理：信息（Information）和知识（Knowledge）层的交互

• 信息层（I）：在句子的构建中，确保信息层上的语义连贯性和逻辑一致性。例如，在叙述证人陈述或事实发展时，保持句子间的连贯性。

• 知识层（K）：使用法律知识来校验句子中的信息，确保它们与相关法律条文和先例一致。例如，在引用法律条文时，确保其与案件事实相匹配。

段落与整体结构：智慧（Wisdom）和意图（Purpose）层的应用

• 智慧层（W）：在判决文书的段落构建中，考虑更广泛的社会、伦理和法律影响，确保文书在智慧层面上的适当性。例如，评估证据的重要性时，考虑其对整个案件的影响。

• 意图层（P）：在整个文书的构建中，明确文书的目标和预期结果。例如，确保文书的结论部分清晰地表达判决的意图和目的。

DIKWP模型在具体司法判决文书案例中的应用

以一起商业合同纠纷案件的判决文书为例，展示DIKWP模型在处理司法文书中的具体应用：

1. 数据层的应用：在文书中精确使用法律术语，如“违约赔偿”、“合同无效”等，确保每个字和词的法律含义清晰明确。

2. 信息层的运用：构建句子时，确保信息的连贯性和逻辑性。例如，陈述双方合同的具体条款和违约事实。

3. 知识层的应用：在句子和段落中引用法律条文，确保这些引用在法律上是恰当和相关的。例如，引用合同法中有关违约赔偿的条款。

4. 智慧层的考量：在文书的分析和结论部分，考虑案件的社会影响和伦理意义。例如，在考虑赔偿金额时，考虑到双方的经济状况和合同的公平性。

5. 意图层的指导：确保整个文书的结构和内容符合判决的目标。例如，明确指出违约方需承担的赔偿责任，并阐明法院的判决依据。

数据层（D）的应用

• 案件的原始数据收集：包括合同文档、交易记录、通信往来和双方的声明。

• 语义的精确界定：例如，“违约”一词在法律上具有特定的含义，需要根据合同条款的具体语境进行解读。

信息层（I）的应用

• 上下文中的信息解读：将交易记录、邮件通信等数据放置于合同违约的上下文中，分析乙方是否实际违反了合同条款。

• 证据的关联性分析：比如，分析乙方提供的不可抗力证明是否与甲方提出的违约指控相一致。

知识层（K）的应用

• 法律知识的运用：应用合同法中的相关条款来解析案件事实，如解释不可抗力条款和违约责任。

• 先例的参考：研究历史类似案例的判决结果，为当前案件提供法律解释的依据。

智慧层（W）的应用

• 更广泛的考量：在判决文书中，不仅要考虑法律层面，还要考虑此案件对双方公司的长远影响，包括社会责任和商誉等因素。

• 公正与道德的考量：评估乙方的行为是否符合行业标准和道德规范，以及对甲方的经济损失给予合理的评估。

意图层（P）的应用

• 明确判决目标：判决目标可能包括确保合同的公正执行、为甲方提供适当的赔偿等。

• 文书结构的规划：确保判决文书从陈述事实、分析证据、应用法律到最终的判决，每个部分都围绕这一目标展开。

DIKWP在判决文书撰写中的具体应用

1. 数据层应用示例：在判决文书中，首先陈述了双方的基本信息和案件的基本事实。例如，“甲方于xxxx年xx月与乙方签订供应合同，合同编号为xxxx，根据合同，乙方应在xxxx年xx月之前提供xxxx产品。”

2. 信息层应用示例：接着，文书对甲方提出的指控和乙方的辩解进行详细描述。例如，“甲方指控乙方未能按期提供约定产品，违反了合同第xx条款的规定。乙方辩称，由于xxxx原因（不可抗力因素），未能履行合同。”

3. 知识层应用示例：在分析部分，文书应用合同法的相关知识来解释不可抗力条款的适用条件和违约责任。例如，“根据合同法第xx条，不可抗力指的是不能预见、不能避免且不能克服的客观情况。本案中，乙方所称的xxxx因素是否符合不可抗力的定义需进一步分析。”

4. 智慧层应用示例：在综合评估部分，文书考虑了案件的社会影响和道德层面。例如，“尽管乙方提出了不可抗力的辩解，但需要考虑到甲方由此蒙受的经济损失和乙方作为供应商的社会责任。”

5. 意图层应用示例：在判决部分，文书明确了判决的目的和结果。例如，“综合考虑以上因素，法院判决乙方应对甲方的经济损失承担xx%的赔偿责任。”

结论

通过以上案例分析，我们看到DIKWP模型在处理司法判决文书时，能够确保从最基本的数据到最终的判决目标，每个层面的信息都得到了充分的考虑和适当的处理。这种方法不仅提升了文书处理的精确性和公正性，也确保了整个司法过程的语义安全和透明度。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。