律师事务所建立基于NLP技术的法律智能助理的可行性与必要性分析

摘要
本文旨在以合同审查为例，对律师事务所建立基于NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术的法律智能助理（以下简称NLP法律智能助理）的可行性进行深入分析，并进一步探讨该模型在法律领域的应用潜力。不可否认，建立NLP法律智能助理方面需要投入大量的人力和物力资源，但该模型在案源扩展、寻找可执行财产线索以及合同知识管理等方面具有巨大的潜力，能够大大提升律师的办案效率与扩张信息获取渠道。同时，需要注意到NLP法律智能助理在训练和应用过程中可能带来的诸如数据隐私和知识产权问题、合规性问题和数据保密问题等法律风险，确保合法、合规和安全地使用技术手段，运用AI技术为律师事务所提供更多的机遇和竞争优势，提升工作效率和服务质量。
关键词：NLP；Bert模型；合同审查；NLP法律智能助理；NLP合同审查模型
01、引言
合同审查是律师行业非诉业务中的重要环节。在合同审查过程中，律师对各种合同文件进行详细的分析和评估，以确保合同条款的合法性、公平性和可执行性，并识别和排除潜在的法律风险。这有助于保护当事人的权益，预防潜在的纠纷和法律问题，确保合同能够得到有效履行。
然而，传统的合同审查过程通常需要律师耗费大量时间和精力逐条阅读和分析合同条款，效率往往不尽如人意。在提高效率方面，引入自然语言处理（Natural Language Processing，以下简称NLP）技术在法律领域具有重要意义。NLP模型是基于NLP技术构建的计算机模型类别总称，其用于理解、处理和生成自然语言文本。例如备受瞩目的ChatGPT所运用的GPT（Generative Pretrained Transformer）技术便是基于NLP发展而来的新模型技术。通过机器学习和深度学习算法，并佐以大规模的语料库数据进行训练，能够模拟人类语言理解和生成的过程。在合同审查中，建立NLP模型可以实现自动化合同审查，快速识别关键信息、风险条款和合规问题，从而提高审查效率。
应用NLP模型于合同审查中能够极大地提升律师工作的效率，这些模型可以快速处理大量合同文件，做到更高效地对合同条款进行初步审查，减轻律师的工作负担。快速定位免责条款、模糊或有歧义的表述等问题，并在律师的指导下修改一些简单错误。对于律师事务所而言，建立NLP模型可以节省时间和资源，提高工作效率，并提供更多高附加值的法律服务以更好地满足客户需求。此外，NLP模型在知识管理、财产线索查询、法律文书撰写等领域也有广泛应用，有助于律师事务所保持在法律领域的竞争优势。
02、NLP模型的基本原理——以Bert模型为例
在NLP模型大类下，目前应用最为广泛的模型是基于基于注意力机制（Attention Mechanism）的Bidirectional Encoder Representations from Transformers模型（以下简称Bert模型），其作为一个已进行预训练的模型能够根据不同应用开发者的需求在不同的文本领域得到应用；如若用通俗的语言以一语概之，Bert模型能够起到一个基础框架的作用。以下将以Bert模型为例介绍NLP模型的基本原理。
Bert是Google于2018年发布的一种基于Transformer架构的预训练模型。它在多项自然语言处理任务中取得了令人瞩目的性能，如文本分类、命名实体识别、句子相似度等。Bert的关键思想在于通过大规模的无监督预训练来学习通用的语言表示（即Pretraining，预训练阶段），然后在特定任务上进行微调（即Fine-tuning，微调阶段），下面将对这两个阶段进行简要介绍。
（一）预训练阶段
在预训练阶段，Google在Bert的预训练数据库中输入了大规模的无标签文本数据，进行无人监督的自动化训练，形成一个通用但效果有限的预训练模型，其将在后续的微调阶段进行特化以适应应用开发者的需求。Bert的预训练任务主要有两个：掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。
掩码语言建模任务旨在让Bert模型学会预测文本中被随机掩盖的单词，以使模型能够学习到单词之间的上下文信息。具体而言，Bert模型在预训练阶段会选择一段文本，并以一定的频率将其中的一些单词替换为特殊的掩码符号（如"[MASK]"）。然后，模型通过上下文中的其他单词来预测被掩盖的单词，并将预测正确和预测错误的结果进行记录和进一步的训练，以增强模型的预测能力。
下一句预测任务旨在让Bert模型判断两个句子是否连续。在预训练阶段，Bert模型会随机选择一对句子，并对这对句子的连续性进行预测，例如判断这两个句子是否相邻、它们的先后顺序等。然后，这对句子将被组合成一个样本，并生成标签来表示这两个句子是否相邻，以便后续的训练任务使用。
在预训练阶段完成后，Bert模型能够在具体任务中更准确地理解和表示单词的意义，包括词义的多样性、上下文相关性和歧义消解等。并且预训练完毕的Bert模型具备较好的通用性，可以适应不同领域和语境的自然语言处理任务。它能够从预训练的语言表示中抽取有用的特征，以应对不同领域和任务的需求。
（二）微调阶段
在预训练阶段结束之后，即进入微调阶段，目的是对Bert模型进行特化，以适应应用开发者的具体需求。如若律师事务所需要建立并训练Bert模型，第一步的预训练阶段在具体操作过程中可以省略，Google已将预训练完毕的Bert模型进行开源，可直接下载使用。
1.数据准备与数据预处理
包括NLP模型在内的所有AI模型本质上都是通过大量地学习已有数据，以期实现模仿人类的行为。如若需要训练一个用以合同审查的Bert模型，则需要大量的预先被人工打上标记的合同文本作为训练数据输入模型供以学习。
具体而言，如果需要Bert模型实现提取出合同内的风险条款，则需要事先人工地把每个合同文本的风险条款打上正标签，这表示模型需要学习如何识别和分类具有风险的条款；同时，也可以将明显无风险的部分打上负标签，这表示模型需要学习将这些合同文本与风险条款相区分开来。同时，该标签也可以依需求进一步具体化，例如标注该条款具体存在什么风险，对应的初步改进建议等。
同时，必须确保数据集具有多样性和覆盖性，涵盖各种类型和领域的合同文本，避免大量的相似格式合同。这有助于提高模型的泛化能力，使其能够适应具体应用过程中的合同审查任务。
2.微调阶段的模型初步训练
在已有预训练完毕的Bert模型和标注完毕合同文本数据集之后，即进入微调阶段的模型训练任务。这一步需要固定预训练完毕的Bert模型的基础参数：通过预训练的模型已经具备高度的语言理解能力，微调阶段本质是在特定领域加强模型的语言理解能力，实际操作中仅需要在特定的输出层对其进行训练即可。
在微调阶段添加的输出层设计要与具体的合同审查需求相匹配。例如任务是判断合同中是否存在风险条款，输出层可以是一个二分类层，用于预测合同中是否存在风险条款；也可以是一个多分类层，检测具体的风险条款并连同初步改进建议一同输出；亦或是检测合同双方主体是否存在风险主体等，具体应视需求而决定如何设计输出层。
3.参数优化与进一步训练
AI模型普遍需要不断地训练以优化参数，这点自不待言。在参数优化过程中，验证集的性能监控起着关键的作用。通过定期在验证集上评估模型，可以观察模型的泛化能力，并根据验证集的性能选择最佳的参数设置。这有助于避免在训练过程中陷入局部最优解，并确保模型在合同审查任务上的最佳性能。
4. 模型应用与持续改进
在训练完毕的模型应用过程中，会不断地有新的合同文本被输入模型供以进行AI审查。这些合同文本本身也可以成为Bert模型的训练集数据，进入Bert模型的数据库当中。而模型的持续改进本质上就是不断地重复前文所述的参数优化与进一步训练，在应用当中不断地学习并改进参数，以更好地适应合同审查的需求。
03、律师事务所建立NLP合同审查模型的技术可行性分析
（一）数据准备的可行性分析
本文在论述NLP模型训练的微调阶段提到需要大量的预先被人工打上标记的合同文本作为训练数据输入模型供以学习。具体而言，数据集的增大可以显著提高模型的性能，并且性能随着数据量的增加而逐渐趋于饱和；且就一般经验而言，通常需要数千至数万条数据以满足深度学习的要求。
律师事务所在建立属于自己的NLP合同审查模型之前，应评估自身是否拥有足够数量和多样性的合同文本数据来训练模型。如果数据集较小或不够多样化，可能需要考虑从外部来源获取数据或与其他合作伙伴共享数据。而后，数据集需要经过正确的清洗、预处理和标注，以便模型能够从中有效地学习和泛化。质量高、准确标注的数据集将会大大提高模型的性能和结果可靠性。然而，对数千至数万条合同文本数据进行预处理意味着较高的人力成本。合同文本数据的数量和多样化程度、质量和准确性、数据集的预处理对于训练一个准确且具有广泛适应性的模型至关重要。
（二）计算资源和计算机技术的可行性分析
包括NLP模型在内的所有AI模型训练通常需要大量的计算能力和存储空间，并且对计算机技术的要求较高。这也意味着需要投入相当可观的物力和人力成本。如果选择搭建本地服务器，就需要购买适用于深度学习的GPU和相应的计算机硬件设置，还需要建立独立的机房和专用的网络等基础设施。另一方面，如果选择使用云服务器方案，目前阿里云、腾讯云、华为云等厂商提供的云服务器报价用于支持NLP合同审查模型训练的方案，价格通常在数千元人民币每月。
此外，建立NLP合同审查模型需要具备数据科学、机器学习和自然语言处理等领域的专业知识和技术能力。如果需要额外聘请专家顾问来搭建NLP合同审查模型并负责后期维护，这又会增加相当可观的人力成本。对于中小型律师事务所而言，需要评估自身资源是否足够支撑相关的人力和物力成本，以及是否能够达到预期的收益。
04、NLP技术目前在法律领域的应用概述
目前，运用NLP技术在法律领域的应用为律师和法律专业人员提供法律服务的平台正以雨后春笋般的速度涌现。它们能够实现的功能包括但不限于智能化案例检索，批量处理合同案例，批量提取文本信息等，能够大大提升律师工作的效率。
在实际操作当中，这些法律应用往往运用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，以下简称CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，以下简称RNN）、注意力机制（Attention Mechanism）等训练方法对NLP模型进行训练。
（一）Alpha法律智能操作系统
目前，国内律师行业内广泛使用的智能法律检索软件是Alpha法律智能操作系统（以下简称Alpha）。虽然Alpha在宣传中并未明确提及其使用了NLP技术，但从目前的技术水平来看，Alpha智能检索系统所具备的功能很难通过非NLP技术实现。
在Alpha的检索系统中，能够自动识别和标记判决书中的关键信息，如裁判所依据的法律条款、纠纷的核心争议、诉讼参与人信息等。这些关键信息进一步可以自动生成Alpha的可视化报告功能。同时，Alpha系统还具备自动分段的功能，能够将裁判文书等长篇文本自动分为当事人诉求、法院查明、法院认为等不同部分，并在引用的法律条款或法律文书部分添加超链接，提供便捷访问。这些功能明显展示出强烈的NLP技术色彩，几乎无法通过其他技术实现。
（二）eBrevia、 Kira Systems等智能合同管理平台
相较于Alpha系统而言，以eBrevia、 Kira Systems等智能合同管理平台为代表的AI合同审核软件更加专注于合同审核，而非法律检索。根据eBrevia和Kira Systems网站主页的介绍，该平台具备一系列强大功能，例如根据仅输入合同主体、合同金额、合同地点等关键信息，即可自动生成一份完整的合同；对合同进行合规性审查；对合同主体进行形式审查和实质审查等。其中，eBrevia在具体训练NLP模型时运用了CNN极速，而Kira Systems则是将CNN技术和RNN技术搭配使用。
形式审查和实质审查是AI合同审核软件的核心功能，通过深入分析合同文本的语义和上下文，识别出合同中可能存在的问题、漏洞或不一致之处；以及对合同进行全面的合规性检查，确保合同符合法律法规和相关条款的要求。这种智能化的审查功能使得律师和法律专业人士能够更加高效地发现合同中的潜在问题和合规风险。
商业化的AI合同审核软件优势显而易见。对于中小型律师事务所而言，如果只需要进行初步的合同审查或合同撰写，这些平台完全能够满足需求，并且成本远低于建立NLP合同审查模型的任何方案。此外，这些平台还能够提供便捷的操作环境和用户友好的界面，使律师事务所能够更高效地处理合同相关工作。
然而，商业化的AI合同审核软件也存在明显的劣势。这些平台通常以企业为目标受众，其功能主要限定于指定合同的审查和撰写，难以灵活运用于其他领域。此外，委托合同审查的客户可能不同意将合同上传到这些第三方平台，因为存在一定的法律风险。客户可能担心合同的保密性和安全性，或者认为律师事务所应当独立处理合同事务，而非委托给外部平台。
05、不只是合同审查——从NLP合同审查模型到NLP法律智能助理
在NLP合同审查模型构建完成并投入使用后，其能够实现的功能远不止合同审查，配合爬虫技术等其他技术能够轻松实现包括案源扩展、寻找可执行财产线索、合同知识管理等进一步的功能，而这一切的基础之一便是建立基于NLP技术的法律智能助理。这是市面上包括eBrevia、Kira Systems在内的所有AI合同审核软件做不到的。以下将就案源扩展、寻找可执行财产线索、合同知识管理为例简单介绍NLP法律智能助理能够实现的一些功能，但需要注意，NLP法律智能助理能够实现的功能远不于此。
（一）案源扩展
根据《中华人民共和国政府采购法》第二十六条的规定，政府采购应以公开招标为主。为了遵守该要求，许多省级单位制定了相应的政府采购法工作方法要求政府采购合同必须公开；另外，《中华人民共和国建筑法》第二十条规定，公开招标必须发布招标公告。在实际操作中，各地方的公共资源交易平台也会刊载招投标公告以及中标合同等公开数据可以通过爬虫技术批量获取。然而，爬虫技术本身无法从不规则的文本中准确提取指定的信息。因此，需要利用NLP法律智能助理对公开的采购合同、中标合同、招标公告等进行大批量的处理，以便进行进一步的分析和评估。
经过对大量法律文件的批量处理，我们可以获得清晰的案源扩展方向。具有重大问题的法律文件可以被清楚地呈现到律师面前：主体存在重大风险、权利义务界定不明确、条款与法律法规相违背等。这些合同可以成为律师事务所案源储备库的一部分，提供极具潜力的案源扩展渠道。如果发生纠纷，律师能够第一时间接触到这些案源，为客户提供相应的法律支持和解决方案。这是一个极为广阔的案源机遇。
（二）寻找可执行财产线索
以建筑工程企业为例，大多数地方政府要求建筑工程必须进行备案，并将备案信息上传至公共资源交易平台进行公开。然而，传统的寻找可执行财产线索方法通常局限于已登记的不动产或特定动产、金融机构账户信息、税务机关信息等。但我们必须承认，在一些建筑工程项目刚刚开始的阶段，工程款项的结算尚未进行，甚至税务机关信息或已登记的财产信息也可能尚未完备。
面对这种情况，借助爬虫技术获取建筑工程合同备案信息，并通过NLP法律智能助理对这些信息进行处理和分析，将能够快速发现潜在的财产线索。通过爬虫技术和NLP技术，能够实现自动化地从公共资源交易平台等渠道获取建筑工程合同备案信息，并提取合同中合同金额、工期约定、支付方式、责任约定等关键信息，从而进一步地识别出未结算的工程款项、未履行的支付义务、违约责任等问题，找到可能涉及执行财产的线索，以便执行案件的律师迅速采取适当的行动。
（三）合同知识管理
此外，在合同知识管理领域，NLP法律智能助理也扮演着不可替代的角色。在NLP法律智能助理的协助下，律师事务所可以实现一系列有益的功能。举例来说，可以定期摘录和汇总所有经过起草或审查的合同，生成图表数据来显示最常用的条款类别；亦或是自动比对所有发生纠纷的合同，以揭示可能引发争议的问题。通过对已起草或审查合同进行系统性整理，NLP法律智能助理可以识别出在各类合同中广泛使用的条款，并将其汇总成图表数据。这些数据可以帮助律师更好地了解哪些条款是常用且合法的，从而提高合同起草和审查的效率。
06、潜在的法律风险
（一）NLP法律智能助理的法律风险
如若律师事务所决定自行建立NLP法律智能助理，客户的法律文件是一个重要的训练数据来源。然而，出于各种原因，客户可能不愿意将自己的法律文件作为训练集的一部分，强行使用可能带来法律风险。因此，作为律师事务所，需要妥善处理这些问题，并采取适当的措施来确保数据的保密性和合规性。
首先，应尊重客户的意愿和隐私权。在收集和使用客户的法律文件作为训练数据之前，必须与客户建立明确的沟通渠道，并征得明确授权和知情同意。通过提供清晰的信息和解释，说明数据的收集和使用目的，与客户共同决定是否愿意将其用于训练模型，以避免潜在的法律风险。其次是重视数据归属权和知识产权的问题。当使用客户的法律文件或其他信息作为训练数据时，律师事务所必须明确权益归属和保护机制。这可能涉及与客户之间签订明确的合同条款或协议以明确数据的归属权和使用权限。通过与客户建立合同约定，律师事务所可以避免潜在的知识产权纠纷，确保数据使用的合法性和合规性。此外，还应考虑采取其他措施来保护数据的保密性和安全性。这可能包括限制访问数据的人员范围，采用加密和安全存储措施，以及制定数据保护和隐私政策等。通过这些措施，确保客户数据的机密性，并遵守适用的数据保护法规。
（二）爬虫技术的法律风险
在NLP法律智能助理的训练和应用过程中，常常需要借助爬虫技术来获取相关数据。一般而言，爬取公开信息并不会带来明显的法律风险，但需要谨慎使用爬虫技术。过度使用爬虫程序可能对网站的正常运行造成不良影响，甚至可能导致网络破坏或滥用的风险。在实际操作当中，应当合理调整爬取速率和频率，遵守相关网站的使用条款和服务限制，避免对目标网站施加过大的负担或干扰其正常运行。因此，在进行信息爬取时，必须遵守网络道德和行为准则，避免对目标网站施加过大的负担或造成不必要的干扰。
此外，一些网站可能采用反爬虫技术来保护其内容和资源，例如禁止特定User-Agent的访问、验证码技术、动态页面技术等。在使用爬虫技术时，需要注意避免过度破解反爬虫技术，以免面临潜在的刑事风险。
07、结语
在本文中，我们探讨了律师事务所建立NLP法律智能助理的技术可行性，并研究了该模型在法律领域的进一步应用。通过对数据准备、计算资源和技术能力等方面的分析，我们认识到建立NLP模型需要大量的人力和物力投入，但同时也具备巨大的潜力和优势。NLP法律智能助理不仅可以用于合同审查，还可以实现案源扩展、寻找可执行财产线索和合同知识管理等功能，为律师事务所带来更高的工作效率和更广阔的案源机遇。
然而，必须意识到在NLP法律智能助理存在包括数据隐私和知识产权问题，合规性问题以及数据保密等方面的法律风险，在训练与应用的过程中需要多加注意。
NLP法律智能助理为律师行业提供了强大的工具和机会，能够改善合同审查流程并拓展业务领域。在充分了解技术可行性和法律风险的基础上，采取适当的措施和控制措施，有效地为客户提供更高效、安全和可靠的法律服务。