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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310463448.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法是由徐君;孙忠祥;宋阳秋;张骁;文继荣设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法在说明书摘要公布了：本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法。采用基于工具变量回归的因果表征学习框架，首先通过处理变量分解模块，采用两个架构相同treatment重构模块分别处理源案例和目标案例，分别输出重建的嵌入向量，生成法律条文对于法律案件的直接因果效应，分别得到拟合部分和残差部分，之后采用处理变量重构模块，将拟合部分和残差部分通过注意权重重新组合在一起，最后通过下游应用模块，将每个输入文档表示为向量，并根据表示预测匹配得分。本发明提供的方法以合理的方式将法律条文引入到法律案例匹配的过程中，通过将法律条文视为工具变量，将法律案例视为处理变量，从而将中介效应和直接效应从法律案例中分解出来。

本发明授权一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于司法类案匹配的因果表征学习框架的构建方法，其特征在于：采用基于工具变量回归的因果表征学习框架，首先通过处理变量分解模块，采用两个架构相同treatment重构模块分别处理源案例X和目标案例Y，分别输出重建的嵌入向量ereX和ereY，生成法律条文对于法律案件的直接因果效应，分别得到拟合部分和残差部分，之后采用处理变量重构模块，将拟合部分和残差部分通过注意权重重新组合在一起，最后通过下游应用模块，将每个输入文档表示为向量，并根据表示预测匹配得分，匹配得分用于指导类案检索系统对相关文档进行排序； 所述输出重建的嵌入向量ereX和ereY的具体方法为：首先使用预训练语言模型对文本进行编码，得到法律条文嵌入eLX与eLY，以及法律案例嵌入eX和eY，均为长度为n的向量，定义工具变量eLX和eLY，对输入法律案例X和Y在因果图中分别是两个处理变量，分别表示为它们的嵌入eX和eY，通过所述工具变量对eX与eY进行分解，得到拟合部分以及残差部分 其中拟合部分通过如下方式计算： 其中将法律条文的向量空间映射到法律条文的向量空间，输入的csLX，LY是eLXeLY的线性组合：csLX，LY＝ws·eLX+1-ws·eLY 其中： 与是可学习的参数，代表了法律条文与法律文本的中介效应变量， 得到拟合部分后，计算残差部分其中代表法律条文对于法律案件的直接因果效应； 其中拟合部分通过如下方式计算： 其中将法律条文的向量空间映射到法律条文的向量空间，输入的cTLX，LY是eLXeLY的线性组合：cTLX，LY＝wT·eLY+1-wT·eLX 其中： 与是可学习的参数，代表了法律条文与法律文本的中介效应变量， 得到拟合部分后，计算残差部分其中代表法律条文对于法律案件的直接因果效应。

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