法律文本

摘要： 《中华人民共和国立法法》规定:“在常务委员会公报上刊登的法律文本为标准文本”。《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报》是全国人大常委会正式出版刊物,由全国人大常委会办公厅编辑出版,是国家宣传民主与法制建设,宣传人民代表大会制度的重要刊物,是国家颁布法律标准文本的途径。全国人大常委会公报主要登载全国人民代表大会及其常务委员会通过的法律、决定、决议、任免名单以及国务院、最高人民法院、最高人民检察院的工作报告,全国人大常委会的工作报告和检查法律实施情况的报告以及我国同外国和其他国际组织缔结的条约、协定等。

摘要： 法律翻译是一门交叉性学科,也是一项专业翻译实践。以《中华人民共和国刑法修正案(十一)》为例,从功能对等理论的词汇对等、句法对等、篇章对等以及文体对等4个层面探讨法律文本翻译,旨在总结出法律文本的主要英译策略以指导立法文本的翻译实践。

摘要： 随着建设项目环评审批科学技术性的增强,建设项目环境影响技术评估的地位日益凸显。考察并梳理我国建设项目环评文件技术评估方面的法律文本,发现建设项目环境影响评价文件技术评估法律机制存在着评估所依据的规范效力层级低、评估主体混乱、评估范围模糊、评估程序保障不足等问题。应通过制定效力层级高的建设项目环评文件技术评估法律文本,对评估主体、范围、程序等加以完善,构建科学合理的建设项目环境影响评价文件技术评估机制。

摘要： 《中华人民共和国立法法》规定:“在常务委员会公报上刊登的法律文本为标准文本”。《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报》是全国人大常委会正式出版刊物,由全国人大常委会办公厅编辑出版,是国家宣传民主与法制建设,宣传人民代表大会制度的重要刊物,是国家颁布法律标准文本的途径。

摘要： 《中华人民共和国立法法》规定:“在常务委员会公报上刊登的法律文本为标准文本”。《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报》是全国人大常委会正式出版刊物,由全国人大常委会办公厅编辑出版,是国家宣传民主与法制建设,宣传人民代表大会制度的重要刊物,是国家颁布法律标准文本的途径。

摘要： 《中华人民共和国立法法》规定:“在常务委员会公报上刊登的法律文本为标准文本”。《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报》是全国人大常委会正式出版刊物,由全国人大常委会办公厅编辑出版,是国家宣传民主与法制建设,宣传人民代表大会制度的重要刊物,是国家颁布法律标准文本的途径。

摘要： 《中华人民共和国立法法》规定:“在常务委员会公报上刊登的法律文本为标准文本”。《中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会公报》是全国人大常委会正式出版刊物,由全国人大常委会办公厅编辑出版.是国家宣传民主与法制建设,宣传人民代表大会制度的重要刊物,是国家颁布法律标准文本的途径。

摘要： 一、五中全会重提"职业技术教育""职业教育"还是"职业技术教育",对一般人来说,似乎没有区别。20世纪80年代到90年代初,两个概念经常通用。1985年《中共中央关于教育体制改革的决定》、1991年《国务院关于大力发展职业技术教育的决定》,1993年中共中央、国务院发布的《中国教育发展与改革纲要》均使用"职业技术教育"的称谓。后来经过一番争论(争论内容和经过略去),"职业教育"论者占了"上风",写入了法律文本。90年代中期之后,高层会议、文件一般都使用"职业教育"。

摘要： 法律文本是通过文字表达立法者意图的产物,是法治国家建立法治秩序的直接甚至惟一的依据.文本的基本要求是惟一性以及文字的清晰和严谨.在法律形成的过程中,对于法律文本中的错误,可以根据立法过程的不同阶段,以不同的方式进行修订、解释和修改.我国《宪法》和《立法法》对法律文本及其公布的规定比较简单,需要针对文本形成和公布的不同的阶段加以明确和完善.其内容包括:第一,在国家主席签署前,法律文本应当由立法机关自行撤回勘误处理或修改后按表决文本重新表决处理;第二,在国家主席签署以后,法律文本仅仅涉及一般性的文字的勘误由立法机关通过勘误程序进行修改,涉及对法条意思修改的则需要通过法律修改程序进行修改;第三,媒体公布必须要等权威机关签署公布后才能发布;第四,法律的标准文本公布后,还没有实施的,应当根据法律修改的程序进行.

摘要： 合宪性审查的提出对我国宪法监督的发展有着意义非凡的推动作用.在一定程度上可以说,"推进合宪性审查工作"要求的提出重新激活了我国因"宪法司法化"纷争而停滞不前的宪法审查制度.通说认为,宪法审查可以分为事前审查(ex ante review)与事后审查(ex post review)两种审查方式.各国因其审查机构的设置不同,而在审查方式的选取上有所侧重.有观点认为,事前审查会干扰其他国家机关正常的行使宪法和法律所赋予的职权,因此在我国没必要进行事前审查.但我国现行的法律体系其实暗含着实行事前审查的可能,应该以规范性文件生效为时间界限,在其生效之前的合宪性审查为事前审查,之后的为事后审查."弱"事前审查是一种非对抗式的审查,实施"弱"事前审查应坚持人民代表大会制度和部分审查原则.

摘要： 法律文本中有一种表条件“的”字结构,本文对其英译进行语法标注与统计分析.考察《民法通则》的汉英平行文本,确定“的”字结构的英语对应单位,分析发现,“的”字结构的英语对应单位,状语远多于定语(84.67％＞15.33％);限定式远多于非限定式(87.59％＞12.41％),限定式中一般现在时占绝对多数(99.17％),非限定式以介词短语为多(64.71％);3.状语引导词远多于定语引导词(86.57％＞13.43％),状语引导词以if为多(87.07％),定语引导词以who为多(66.67％).

摘要： 本文讲述了教育行政问责的实质与特点，总结了我国教育行政问责的法律依据，分析了我国教育教育行政问责的法制体系不足与完善，从以上对教育行政问责的全程监督与全方位责任追究性质的分析，以及我国教育行政问责的法律文本上看，我国教育行政问责有以下不足，需要在实践中不断完善，我国的教育行政问责缺乏经常性的“问”，只是当后果出现之后进行责任追究和事后惩罚，无法通过经常性的“问”起到事前预防、事中完善的作用，无法达到改进的目的。应将教育行政问责从发生重大责任事故等“非常态事件”发生之时，前移到对教育全过程的全程监督，实现教育行政问责的常态化和法制化。

摘要： 虽然法律文本中模糊语词的运用极易导致法律的不确定,但是受公共资源稀缺性的影响,立法机关在制定法律时必须合理的配置法律资源.因此,立法机关需要对各类模糊语词的运用以及各种可能方案进行必要的"成本-收益"分析.从分析结果来看,现行立法方案比精确型方案更节约立法成本,而且由司法机关施行的改进方案能够更有效的降低法律的不确定损失.但是,即便经济学能够对模糊语词运用的合理性进行分析,它本身并不能消除法律的不确定.因此,立法方案的选择必须符合公众的理性预期.

摘要： 在现实生活中,常常遇到一些法律问题,如何从对法律事件的文字描述,自动地找到与之对应的相关法律条款是一个既实用又复杂的问题.为了解决这一问题,设计了一种基于特征词的法律文本法条分类方法.首先以法律判决文书为训练语料,建立法条与特征词之间的对应关系；因为判决文书中能准确地抽取出相关的法条,又可以通过TF-IDF等方式计算出文书的特征词,所以很容易建立法条与特征词间的对应关系.然后,设计了一种基于特征词的法律文本法条分类算法,该算法可以将多种法律文本(以法律新闻为例)抽取特征词后,经过计算分类到与之对应的法条.实验表明,该算法对法律文本的法条分类效果良好.

摘要： 内容从语用角度考察法汉法律文本中的主被动句式，可发现法语被动句式的使用频率很高，而汉语的法律文本中虽然也用被动句式，但其使用频率远不如法语被动态。在进行法律文件的法汉互译时，通常需要根据语境语义进行主被动句式调整。本文从法汉法律文本中被动句的表现形式及使用频率入手，探索其语用差异的原因，并结合功能翻译学派的理论，探讨法律文本中的被动句的翻译策略及方法。

摘要： 本文选择中国著作权法律文本的一个部分—总则，从一个历史比较的视角切入，将近代以来的中国著作权法总则统归一起系统比较，分析其发展脉络、评价其得失，试图对今后著作权法总则文本的进一步完善提点建议。

摘要： 本文将探究在加洛林王朝时期以及9世纪的帝国时期,教会法的颁布是如何改变政治人物的心态.8世纪,法律文本扮演了相对次要的角色.加洛林改革后,人们在冲突中比以往更多地使用法律.重要政治人物开始借助教会与法律文本以证明其政治的合法性.重要的政治问题也以法律文本为依据进行讨论.这一发展与文本重要性的增强相符.9世纪,法律文本的传抄比以往任何时候都要频繁.本文将通过3份被记录的案例重新评估冲突环境下文本的重要性,并深入探讨成文法与社会政治实践之间的关系.

摘要： 提高立法的可接受性,可以从修辞学的视角进行分析.修辞学的运用可以被归纳为三个层次,即作为文字修饰技巧的修辞,作为说服手段的技艺层面的修辞以及作为沟通互动的修辞.法律的制定过程体现了一种沟通互动的修辞,法律文本体现了作为文字修饰技巧的修辞,而立法解释则体现了作为说服手段的修辞.

摘要： 传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词,因此传统的关键词抽取算法在抽取法律问题(短文本)的关键词任务上效果不佳.本文提出了一种基于强化学习的序列到序列(seq2seq)模型从法律问题中抽取关键词.首先,编码器将给定法律问题文本的语义信息压入一个密集矢量;然后,解码器自动生成关键词.因为在关键词抽取任务中,生成的关键词的前后顺序无关紧要,所以引入强化学习来训练我们的模型.所提出的模型结合了强化学习在决策上的优势和序列到序列模型在长期记忆方面的优势,在真实数据集上的实验结果表明,带有强化学习的序列到序列模型在关键词抽取任务上有较好的实验效果.

摘要： 传统的关键词抽取算法不能够抽取那些没有在文本当中出现过的关键词,因此传统的关键词抽取算法在抽取法律问题(短文本)的关键词任务上效果不佳.本文提出了一种基于强化学习的序列到序列(seq2seq)模型从法律问题中抽取关键词.首先,编码器将给定法律问题文本的语义信息压入一个密集矢量;然后,解码器自动生成关键词.因为在关键词抽取任务中,生成的关键词的前后顺序无关紧要,所以引入强化学习来训练我们的模型.所提出的模型结合了强化学习在决策上的优势和序列到序列模型在长期记忆方面的优势,在真实数据集上的实验结果表明,带有强化学习的序列到序列模型在关键词抽取任务上有较好的实验效果.

摘要： 本发明公开了一种基于合同文本标记语言的法律合同交互式标注方法，其步骤包括：1)用户选取法律合同文本中法律构成要素，以交互方式提示用户对所选法律构成要素的法律属性、法律成分及特征进行指定或修订，生成法律合同文本的标记框架；2)建立合同文本标记语言CTML，按照标记类型，所述合同文本标记语言CTML包括语义标记和数源标记；3)添加所述语义标记和面向用户定制数据的数源标记到所述法律合同文本的标记框架中，实现带有法律元素标记的合同文本生成。本发明为用户处理法律合同提供自动化生成符合上述语言中语法规范的标注，将有利于采用数字化手段理解合同语义和规范化处理、区块链智能合约通用开发与样式个性化显示。

摘要： 本发明公开了一种基于文本输入识别的民法典法律咨询系统，步骤1、将官方发布的民法典文件作为系统数据处理源，将法典作为数据集进行训练，运用随机森林算法和主成分分析算法构建法典决策树存入数据仓库；步骤2：构建语言嵌入回归模型(Embeddingsfrom Language Models(ELMO))；步骤3：语义相似度分析和结果输出步骤4：人员匹配选择，构建人员信息库，设计人员信息匹配程序。相对于传统咨询方式，本发明有效地将人工智能与法律咨询结合起来，将在线咨询和实时线下匹配有机结合，提高了民众学法用法意识，加大了法律宣传效果，弥补了现有法律咨询不便利的弊端。

摘要： 本发明提供了一种基于预训练语言模型的法律文本类案检索方法及系统，包括：根据原始法律主句文本数据和检索池文本数据，将待检索的法律文本类案信息整理成包括有主句和被检索句的数据信息作为模型训练的输入数据；将所述输入数据中的主句和被检索句进行分词处理和无效词性筛选，基于人工构建的罪名表定位函数得到最终具有关键信息的数据；对所述具有关键信息的数据进行位置向量的计算，确定数据之间的位置关系；利用训练好的预训练语言模型，检索出与查询主句案例相关的法律文本类案。最大限度的保留了有效文本特征，又减少了文本的长度，同时也保证了文本语义信息不被破坏、强化了重点特征的占比。在数据上、本质上提高了模型的精度和性能。

摘要： 本发明中提供了一种基于边界检测和提示学习的中文法律文本实体识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：文本编码模块输出文本向量；将文本向量输入实体边界检测模块，输出文本中实体的边界检测结果；基于构建好的法律文本语料库进行进一步的领域预训练，得到适用于法律领域的预训练模型；在实体类型预测模块中，基于提示学习思想，根据实体边界检测模块输出的结果构建适用于命名实体识别任务的模板，再利用模板和预训练模型进行提示学习，输出实体类型的预测结果；对实体边界检测模块和实体类型预测模块进行联合训练，得到适用于中文法律文本实体识别任务的模型。通过本发明的方案，提高了法律文本命名实体识别时的适应性和精准度。

摘要： 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种法律文本存储方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法在接收到相关指令后，可以自动获取法律文本，并通过文本自动化分析的方式，自动从法律文本中选取出可以有效地表征法律文本核心内容的核心词子集，借助于词语向量的形式计算得到所述核心词子集与各个特征词集合之间的向量距离，将其作为确定法律文本所应存储的存储分区的依据，选取与所述核心词子集之间的向量距离最小的特征词集合所对应的存储分区作为优选存储分区，并将法律文本存储入优选存储分区中。当用户需要查询相关资料时，仅需在对应的存储分区中进行查找即可，节省了对于人力成本的耗费，大大提高了工作效率。

摘要： 本发明公开了一种基于解耦法律要素的法律文本表示方法，包括法律要素定义和标注、数据构建、模型训练和下游任务具体应用等步骤，将法律要素领域知识与深度学习模型相结合。对于包含某法律要素的文本，本发明提出借助于一个包含该法律要素的正样本和一个不包含该法律要素的负样本构建三元组，基于triplet loss学习法律文本关于该法律要素的向量表示。对于多个法律要素，本发明为每个法律要素构建三元组并训练相应的模型，不同法律要素间的模型训练相互独立，互不影响。本发明方法可以较好捕捉到法律要素间的细微差别，同时减少其他无关信息的影响，为法律领域文本表示提供了一个新的解决方案。

摘要： 本发明中提供了一种基于边界检测和提示学习的中文法律文本实体识别方法，属于数据处理技术领域，具体包括：文本编码模块输出文本向量；将文本向量输入实体边界检测模块，输出文本中实体的边界检测结果；基于构建好的法律文本语料库进行进一步的领域预训练，得到适用于法律领域的预训练模型；在实体类型预测模块中，基于提示学习思想，根据实体边界检测模块输出的结果构建适用于命名实体识别任务的模板，再利用模板和预训练模型进行提示学习，输出实体类型的预测结果；对实体边界检测模块和实体类型预测模块进行联合训练，得到适用于中文法律文本实体识别任务的模型。通过本发明的方案，提高了法律文本命名实体识别时的适应性和精准度。

摘要： 本发明提供了一种基于预训练语言模型的法律文本类案检索方法及系统，包括：根据原始法律主句文本数据和检索池文本数据，将待检索的法律文本类案信息整理成包括有主句和被检索句的数据信息作为模型训练的输入数据；将所述输入数据中的主句和被检索句进行分词处理和无效词性筛选，基于人工构建的罪名表定位函数得到最终具有关键信息的数据；对所述具有关键信息的数据进行位置向量的计算，确定数据之间的位置关系；利用训练好的预训练语言模型，检索出与查询主句案例相关的法律文本类案。最大限度的保留了有效文本特征，又减少了文本的长度，同时也保证了文本语义信息不被破坏、强化了重点特征的占比。在数据上、本质上提高了模型的精度和性能。

摘要： 本发明提出了一种基于信息抽取和图模型的法律长文本相似度计算方法，所述方法包括以下步骤：从法律文本中抽取出实体和行为；用文本分类从行为中筛选出过错行为；将两个长文本中抽取出的实体和过错行为构成图模型；根据图模型中的结构和语义信息求出两个长文本的相似度。类案类判的目的为法官手头正在处理的案件寻找相似甚至相同的案件，提高判案的速度和准确性。本发明旨在更好地求解法律案件之间的相似度，解决传统方法中无法抓住案件要点的问题，为实现类案检索提供算法基础。

摘要： 本发明涉及融合知识提示的法律文本小样本命名实体识别方法，属于自然语言处理与机器学习领域。本发明首先定义裁判文书的提示性模板、标签集和自然词集的映射关系，从中国裁判文书网平台获取了2760篇裁定书和判决书文档；然后采用Bert模型对案件陈述和判决结果句子的嵌入向量进行编码，通过注意力加权得到句子的特征表示，结合构造的模板指导生成式预训练模型GPT生成词的类别向量；最后，利用全连接层将句子向量转化为跨度向量，生成语义标签，最小化其与标签向量的损失函数。本发明有效缓解了在法律领域下，由于其标注样本较少、与通用领域的实体类型分布不同造成的过拟合与分类不准确的问题，提升了法律实体识别的准确率和模型的迁移能力。