Blackstone：面向非结构化法律文本的spaCy NLP管道与模型

Blackstone是一个基于spaCy的模型和库，专为处理长格式非结构化法律文本而设计。该项目由某机构的研究实验室ICLR&D开发，是一个实验性研究项目。

技术特性

模型架构

• 管道组件：包含tokenizer、tagger、parser（继承自spaCy的en_core_web_sm模型）、自定义NER和文本分类器
• 实体识别类型：
  • CASENAME（案例名称，如"Smith v Jones"）
  • CITATION（案例引用编号，如"(2002) 2 Cr App R 123"）
  • INSTRUMENT（法律文书，如"Theft Act 1968"）
  • PROVISION（法律条文，如"section 1"）
  • COURT（法院名称，如"Court of Appeal"）
  • JUDGE（法官引用，如"Eady J"）

文本分类功能

五类互斥分类：

• AXIOM：确立原则的文本

• CONCLUSION：作出裁决的文本

• LEGAL_TEST：讨论法律测试的文本

• UNCAT：不属于以上类别的文本

自定义管道扩展

缩写检测与解析

基于改进的scispaCy AbbreviationDetector，可识别如"ECtHR" → “European Court of Human Rights"的缩写对应关系。

复合案例引用检测

将CASENAME和CITATION实体配对处理，支持两种模式：

• 标准模式：Gelmini v Moriggia [1913] 2 KB 549
• 所有格模式：Jones’ case [1915] 1 KB 45

法规链接器

通过分析依赖树，将PROVISION实体与其父INSTRUMENT实体关联，并生成legislation.gov.uk的对应链接。

句子分割器

针对法律文本特点定制的规则型句子分割器，可处理法律文本中特殊的引用模式。

安装与使用

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

# 安装库
pip install blackstone

# 安装模型
pip install https://blackstone-model.s3-eu-west-1.amazonaws.com/en_blackstone_proto-0.0.1.tar.gz

# 基本使用
import spacy
nlp = spacy.load("en_blackstone_proto")
doc = nlp("法律文本内容")

技术实现细节

• 基于spaCy框架构建，支持自定义管道组件
• NER模型F1分数约70%（原型版本）
• 训练数据时间跨度大（最早可追溯至1860年代）
• 专门针对英格兰和威尔士法律体系优化，但适用于普通法系地区

注意事项

• 当前为原型版本，准确度有待提升
• 训练数据来自某机构的案例报告库，未公开
• 非裁判或诉讼分析工具，专注于文本处理技术

该项目展示了NLP技术在法律文本处理领域的应用，为法律文档分析提供了开源技术解决方案。