Ernie是百度提出的一种基于Transformer框架的预训练模型。在Ernie预训练任务中，主要分为词感知预训练任务、结构感知预训练任务和语义感知预训练任务。在词感知预训练任务中，引入短语掩码和命名实体掩码来预测序列的信息，通过标记和文档关系的预测，使得模型拥有复杂文本关键词提取的语义理解能力。在结构感知预训练任务中，通过句子重排和句子距离计算的方式预测句子之间的关系，所谓句子重排和句子距离计算，即将排列好的片段，随机拆分成多个片段，再重新排序，在此过程中，模型学习到句子是否相邻的结构信息。在语义感知预训练任务中，根据文章上下文的关联词，来提取句子之间的语义关系，Ernie结构中Transformer编码器由注意力层和前馈神经网络组成，其结构如 图2 所示。

CapsNet是一种神经网络结构，最早由Geoffrey Hinton [13] 等人提出，CapsNet旨在克服传统卷积神经网络在处理图像数据时，池化过程无法保留原始信息的问题。Zhao [14] 提出模型Capsnet-A和Capsnet-B并将模型首次应用于文本分类领域，实验结果证明，针对多标签文本任务，胶囊网络的效果要优于CNN和LSTM模型。

在法律文书法条推荐任务中，文本数据通常具有层次结构和语义关系，CapsNet通过动态路由机制可以学习到不同层次之间的关系，有助于更好地理解文本中的层次信息，并且CapsNet通过胶囊实现信息传递，可以减少信息丢失，提高文本的语义特征提取能力。

在结构上，CapsNet主要由低层次胶囊网络层、动态路由层及高层次胶囊网络层组成。CapsNet结构如 图3 所示。

将Ernie编码后的向量作为低层胶囊输入，经过矩阵W的线性变换后得到向量 $o_{j|i}$，公式如下所示。

$o_{j|i}=W_{ij}{u}_i$(1)

为了将低层胶囊信息传入到高层胶囊当中，需要判断低层胶囊与高层胶囊的耦合程度，通过计算低层i胶囊和高层j胶囊的相似度的方式得到胶囊之间的耦合程度，公式如下所示。

$c_{ij}=\frac{\exp \left(b_{ij}\right)}{{\displaystyle {\sum }_K\exp \left(b_{ij}\right)}}$(2)

将耦合程度与经过W矩阵线性变换的向量 $o_{j|i}$相乘，经过加权求和后得到高层胶囊向量输出，计算公式如下所示。

$s_{ij}={\displaystyle {\sum }_i{c}_{ij}{o}_{j|i}}$(3)

为了得到向量归一化表示，同时保留向量方向信息，对高层胶囊进行压缩，计算公式如下所示。

$v_j=\frac{{\Vert s_j\Vert }^2}{1+{\Vert s_j\Vert }^2}\frac{s_j}{{\Vert s_j\Vert }^2}$(4)

在胶囊网络动态路由机制中，需要动态更新迭代胶囊特征信息，计算公式如下所示。

$b_{ji}\leftarrow b_{ji}+o_{j|i}\cdot v_j$(5)

经过胶囊网络，得到了局部特征与层次特征的向量表示，将向量输入到BiLSTM层，进一步学习文本的上下文特征。BiLSTM层由两个LSTM网络组成。计算公式如下所示：

${\stackrel{\to }{h}}_t=\stackrel{\to }{\text{LSTM}}\left({\stackrel{\to }{h}}_{t-1},x_t\right)$(6)

${\stackrel{\leftarrow }{h}}_t=\stackrel{\leftarrow }{\text{LSTM}}\left({\stackrel{\leftarrow }{h}}_{t-1},x_t\right)$(7)

BiLSTM分别计算前项隐向量 $h_{t-1}$产生的新隐向量h和后项隐向量 $h_{t-1}$产生的新隐向量h，并将两个新的隐向量拼接得到向量h。

由于法律文书中文本的不同部分对不同标签的重要性是不同的，同时多标签之间也具有相关性 [15] 。为了解决这些问题，本文使用MDSR-ECN模型进行法条预测，该模型通过捕捉标签之间的相关性，提高多标签法条推荐的效果。由于法律文书法条推荐任务是多标签任务，即每个法律文书的案情描述可以有多个标签，因此模型需要找到最大化条件概率 $p\left(y\right)$的最佳标签 $\left(y|x\right)$序列 [16] [17] ，其计算公式如下所示。

$p\left(y|x\right)={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\prod }}p\left(y_i|y_1,y_2,\cdots ,y_{i-1},x\right)}$(8)

为了使得模型在预测不同法条时聚焦案情描述的不同部分，首先计算案情描述向量的权重，计算公式如下所示。

$e_{ti}=v_a^{\text{T}}\tanh \left(W_a{s}_t+U_a{h}_i\right)$(9)

$n_{ti}=\frac{\exp \left(e_{ti}\right)}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^m\exp \left(e_{tj}\right)}}$(10)

$c_t={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{m}{\sum }}{s}_{ti}{h}_i}$(11)

其中， $W_a$和 $U_a$是参数矩阵， $s_t$是时间步t下的隐藏状态， $c_t$是权重分配后的案情描述向量表示。

在得到权重分配的案情描述向量后，需要对向量进行解码，计算公式如下所示。

$s_t=\text{LSTM}\left(s_{t-1},\left[g\left(y_{t-1}\right);c_{t-1}\right]\right)$(12)

其中， $y_{t-1}$是时间步 $t-1$下，法条标签的概率分布， $g\left(y_{t-1}\right)$表示 $y_{t-1}$时概率最高的法条标签向量表示与每一个时间步的法条标签向量表示的加权求和，计算公式如下所示。

$\bar{e}={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{L}{\sum }}{y}_{t-1}^{\left(i\right)}{e}_i}$(13)

$H=W_{1}e+W_2\bar{e}$(14)

$g\left(y_{t-1}\right)=\left(1-H\right)\odot e+H\odot \bar{e}$(15)

其中， $y_{t-1}$表示时间步 $t-1$时的概率分布， $e_i$表示第i个标签的向量表示， $\bar{e}$表示时间步t时法条标签向量的求和，W₁和W₂是参数矩阵，H表示控制加权比例的门控单元。

使用概率最高的法条标签向量表示与每一个时间步的法条标签向量表示的加权求和的原因是，当仅通过使用概率最高的法条标签向量时，若时间步t的预测出现了错误，则接下来的时间步也会得到一系列错误的标签分类，这种情况，称之为误差传递，为了缓解此类问题，通过两种情况下向量的加权求和，综合考虑标签的整体信息，减少由先前时间步中的错误预测造成的偏差，使得模型能够更准确地预测标签序列。

利用解码后的隐藏状态 $s_t$及案情描述向量 $c_t$计算法条标签的概率分布，计算公式如下所示。

$o_t=W_{o}f\left(W_d{s}_t+V_d{c}_t\right)$(16)

$y_t=\text{softmax}\left(o_t+I_t\right)$(17)

其中， $W_o$、 $W_d$、 $V_d$表示参数矩阵， $I_t$表示掩码向量，表示若上一时间步输出了第i条法条标签，则当前时间步 $I_t$的第i个元素为无穷，避免输出相同的法条标签。

本文将使用交叉熵函数作为损失函数，计算公式如下所示。

$\text{Loss}=-\frac{1}{N}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}{\displaystyle \underset{j=1}{\overset{M}{\sum }}\left(y_{ij}\cdot \log \left(p_{ij}\right)+\left(1-y_{ij}\right)\cdot \log \left(1-p_{ij}\right)\right)}}$(18)

其中，N表示样本数量，M表示标签数量， $y_{ij}$是第i个样本的第j个标签真实值， $p_{ij}$是模型预测的第i个样本的第j个标签为正确的概率。

本文使用中国法律智能技术评测2018法律文书作为数据集，该数据集由北京大学、清华大学、中国科学院软件研究所和中国司法大数据研究院联合发布，是第一个用于司法预测的大规模中国法律数据集。本文将该数据集按7:2:1的比例划分为训练集11.2万条，测试集3.2万条，验证集1.6万条，作为本实验所用的数据集。数据集涉及法条共计183条。

由于目前CNN、RNN及注意力机制为多标签文本分类的主流方向，因此本文首先使用经典CNN模型TextCNN [18] ，将CNN与RNN进行融合的混合模型TextRCNN [19] ，使用多级扩张卷积和混合注意力机制的SUBDC [20] 作为基线模型。

TextCNN是Yoon Kim利用不同尺寸的卷积核提取文本中的特征信息，捕获文本的局部相关性，从而实现文本分类任务。TextRCNN通过使用双向循环结构获取上下文信息，同时结合最大池化层获取文本的关键特征信息，实现了CNN和RNN的优势融合。

SUBDC利用扩大感受野的方式，捕获更大范围的语义信息，同时通过跨语义单元的连接，实现语义单元的信息传递，从而提高多标签文本分类的效果。

基线模型和本文提出的MDSR-ECN模型的对比实验结果如 表1 所示。

从实验结果看，TextCNN通过卷积和池化操作，能够有效地捕获文本中的局部特征和语义信息，但由于卷积和池化操作会将每个词语特征视为相等重要，而忽略了文本中的位置信息，因此无法捕捉文本顺序特征，同时由于使用固定的卷积核进行卷积操作，对变长文本进行卷积时，需要填充或截断，这将导致部分信息的丢失。

TextRCNN通过引入RNN，用于捕捉文本序列的上下文信息，使得模型既能获得词语之间的局部信息，又能获得文本的全局信息，并且通过动态RNN的方式适应不同长度的文本输入，避免了填充或截断带来的信息损失，因此在实验结果上，召回值R有了明显的提升，这意味着减少信息损失后，TextRCNN找到了更为齐全的正确标签。

在SUBDC中，则使用插空跳跃膨胀卷积的方式，避免池化操作导致的信息缺失，同时，膨胀卷积还可以解决长文本中的长距离依赖关系，通过调整卷积中的感受野大小，处理不同长度的文本分类，另一方面，SUBDC通过混合注意力的方式，捕获不同层次的信息，更好地提取文本词语级，段落级信息，从结果上看，相较于TextRCNN，精确率P和召回值R都有了接近10%的提升。

针对法条推荐任务，上述方法利用主流的CNN及RNN方法，结合注意力机制，在卷积操作上进行了优化，在文本特征提取上效果显著。

本文提出的模型不仅考虑了文本特征提取的问题，同时针对多标签分类问题，进一步考虑标签之间的依赖关系，提升文本和标签之间的语义关联及信息互补。同时，一般文本分类方法，忽略标签之间的依赖关系，则会导致误差的传播，即如果一个标签被错误地预测，那么与它相关的标签也可能会受到影响。

针对误差传播的问题，本文提出的模型MDSR-ECN首先利用Ernie编码，提取丰富的文本语义信息，再通过CapsNet，利用动态路由机制，实现低层特征与高层特征的集合，得到分层特征信息，BiLSTM通过时间步信息传递实现上下文特征融合。标签预测的过程中，对概率最高的法条标签向量表示与每一个时间步的法条标签向量表示的进行加权求和，综合考虑标签的整体信息，建立起标签依赖关系，避免误差传递问题，提高法条推荐效果。从实验结果上看，准确率P、召回值R和F1均优于基线模型，证明了本文模型在法条推荐任务中的有效性及可行性。

考虑到本任务为多标签文本分类，为进一步探究本文模型在不同标签数量下的效果差异，首先统计数据集中不同标签数量的样本条数，根据标签数量的不同，将训练集、验证集、测试集划分为3个类别，依次表示标签数量为1、标签数量为2、标签数量大于等于3，其结果如 表2 所示。

下面给出不同标签数量下的案情描述样例，案情描述一如 图4 所示，该案情对应法条标签为刑法第234条，即标签数量为1。

案情描述二如 图5 所示，该案情对应法条标签为刑法第348条，刑法第356条，即标签数量为2。

案情描述三如 图6 所示，该案情对应法条标签为刑法第383条、第385条、第386条，即标签数量为3。

不同标签数量的对比试验结果如 表3 所示。

通过上述三组实验可以得知，当数据集中的标签数量较少时，MDSR-ECN通过编码层，提取出丰富的文本特征信息，提高模型的精确率Precsion，当数据集中的标签数增多时，MDSR-ECN通过标签依赖关系的解码层，提高模型的召回值Recall，综合提升模型的F1。因此，上述三组实验进一步说明，MDSR-ECN可以很好地解决法律文书中法条推荐的多标签文本分类问题。