王 星,葛夢陽,馬宗民,陳 吉,

1(遼寧工程技術大學 電子與信息工程學院,遼寧 葫蘆島 125105) 2(遼寧工程技術大學 研究生院,遼寧 葫蘆島 125105) 3(南京航空航天大學 計算機科學與技術學院,南京 211106)

1 引 言

語義Web的重要目標之一是知識推理,推理的前提是知識表示.近年來,作為知識表示的重要工具,規(guī)則(Rule)受到廣泛關注,并被引入語義Web,以此來彌補本體(Ontology)在表達合成屬性等方面的不足[1].

語義Web與法律相結(jié)合,成為語義Web領域的重要研究課題之一[2].當前的規(guī)則語言和規(guī)則標記語言可以表示明確的、清晰和單調(diào)的知識,卻不能表示語義Web刑法領域大量的模糊和非單調(diào)知識.為了更好地表示語義Web刑法領域存在的非單調(diào)知識,本文提出CLRL語言,CLRL不僅能夠表示非單調(diào)知識,也能夠?qū)Ψ菃握{(diào)規(guī)則進行推理.

隨著規(guī)則在語義Web領域的發(fā)展,多種語義Web規(guī)則語言、規(guī)則標記語言以及與其相關的系統(tǒng)開始出現(xiàn).Horrocks等人提出規(guī)則語言SWRL(Semantic Web Rule Language),同時并實現(xiàn)了以SWRL為理論基礎的規(guī)則系統(tǒng)Hoolet[3].Sintek等人提出規(guī)則語言TRIPLE[4],實現(xiàn)了TRIPLE為理論基礎的規(guī)則系統(tǒng)[5].梁晟等人提出并實現(xiàn)了語義Web規(guī)則語言OWL Rule +[6].為了標記已經(jīng)出現(xiàn)的規(guī)則語言,RuleML(Rule Markup Language)[7]、R2ML(REWERSE Rule Markup Language)[8]等規(guī)則標記語言應運而生.隨后也出現(xiàn)了基于標記語言的規(guī)則系統(tǒng)(如ASP RuleML和OO jDREW等)*http://www.kr.tuwien.ac.at/staff/former_staff/roman/aspruleml/*http://www.jdrew.org/oojdrew/.

語義Web規(guī)則表示、互換和推理技術的應用在語義Web與法律規(guī)則的結(jié)合上體現(xiàn)地比較明顯[9].國外方面,文獻[10]提出法律知識互換格式LKIF(Law Knowledge Interchange Format),它是包含否定和可廢止推理的SWRL,主要用于法律領域建模和法律系統(tǒng)的規(guī)則互換;文獻[11]對LKIF進行了擴展,增加了時間維度和可廢止推理的工具,保證了可計算的復雜性;文獻[12]提出LegalRuleML,它是規(guī)則標記語言RuleML在法律領域的擴展,主要用于標記法律文本中的規(guī)則和范式.以上提到的法律語言之間具有語法和語義上的異構(gòu)性,而且它們僅能表示和互換經(jīng)典和單調(diào)的法律知識.我們知道,模糊性和非單調(diào)性廣泛存在于法條中[13],比如在中國刑法中的從輕、減輕、從重處罰,社會影響惡劣、極壞等概念比較模糊的問題和非單調(diào)問題如:“故意殺人罪”考慮到年齡、精神狀態(tài)等特殊情況時可能會導致罪名不成立;非法拘禁導致拘禁人死亡時,罪名應當判定為“故意殺人罪”而不是“非法拘禁罪”;司法人員對犯罪嫌疑人實行刑訊逼供而導致犯罪嫌疑人傷殘,那么應判司法人員為“故意傷害罪”而不是“刑訊逼供罪”等,但是目前尚未見到在語義Web范圍內(nèi)專門討論模糊法律規(guī)則表示和推理問題的文獻.

針對上述問題,本文提出語義Web刑法規(guī)則語言CLRL(Criminal Law Rule Language).首先,結(jié)合刑法規(guī)則的特點,構(gòu)建其元模型;然后,結(jié)合可廢止邏輯、模態(tài)邏輯、模糊和時間邏輯定義其元數(shù)據(jù)、XML Schema和具體語法;最后,結(jié)合模糊集理論,給出CLRL的詳細語義.CLRL在表示和推理模糊和非單調(diào)規(guī)則方面具有較強的能力,為語義Web刑法規(guī)則的自動推理奠定了重要基礎.

2 CLRL元模型及其UML Profile

構(gòu)建刑法規(guī)則語言CLRL的元模型不僅可以使刑法規(guī)則的描述過程更加簡潔,而且能夠減少其語法和語義上產(chǎn)生的錯誤,以及增強刑法規(guī)則語言的可閱讀性[14,15].為了更加準確地表達存在于CLRL各個元素中的隱含信息、保證CLRL語法的正確性,本節(jié)將進行CLRL元模型的構(gòu)建工作.

2.1 刑法規(guī)則元模型

如圖1所示,CLRL定義的刑法規(guī)則元模型包括規(guī)則體(前提)和規(guī)則頭(結(jié)論)兩部分.多個刑法規(guī)則可以包含相同的前提和結(jié)論,不同的前提或結(jié)論也可以包含相同的原子,因此,規(guī)則由前提和結(jié)論聚合而成,前提和結(jié)論亦由各自的原子聚合而成,我們將他們之間存在的關系稱為聚合關系.原子由謂詞符號以及項組成.謂詞符號包括:類、數(shù)據(jù)范圍、屬性和內(nèi)置謂詞;項由邏輯變量和常量組成,邏輯變量由數(shù)據(jù)變量和個體變量組成,常量由個體和數(shù)值組成.項(term)是一個常量或邏輯變量或是形如f(t1,…,tm)的形式,其中f是一個包含參數(shù)1-m的函數(shù)符號,t1,…,tm是函數(shù)項.一個原子(atom)的形式為p(t1,…,tn),其中p是包含參數(shù)1-n的一個謂詞符號,t1,…,tn是原子項.一個文字A(literal)是一個原子A或者是它本身的否定┐A(negative literal).規(guī)則(rule)的形式:A1 ∨ …∨ Am ← B1…Bk,┐C1…Cn,其中m>0,k≥0,n≥0,A1…Am,B1…Bk,┐C1…Cn都是原子.析取(disjunction)A1 ∨ …∨ Am稱作規(guī)則r的頭,表示為head(r);合取B1…Bk,┐C1…Cn規(guī)則r的體,表示為body(r).

圖1 刑法規(guī)則元模型Fig.1 Criminal rule metamodel

2.2 刑法規(guī)則UML Profile

UML Profile可以為刑法領域定義UML模型提供一種擴展機制[16].基于2.1節(jié)的CLRL元模型,我們提出CLRL規(guī)則的UML Profile以更好地建立相應的模型.圖2展示了刑法規(guī)則的一個暫不考慮非單調(diào)情況的簡單實例:楊某因與丈夫吳某發(fā)生口角,吳某毆打楊某,楊某趁吳某熟睡,使用菜刀將吳某殺死,按照刑法規(guī)則,楊某將被定為故意殺人罪.

圖2 UML Profile刑法規(guī)則簡單實例Fig.2 A simple example of Criminal UML Profile

從圖2中可以看出,前提的所有原子通過依賴關系包含在盒子中,最后一個盒子包含結(jié)論.通過這種方法,可以清楚地區(qū)分開前提和結(jié)論,也可以用類似的方法區(qū)分開規(guī)則和事實.我們例子中左邊的盒子包含兩個變量(X,Y)和兩個常量(Kitchen-Knife,Death)以及它們各自的屬性.在右邊結(jié)論盒子中,變量X隸屬于類Voluntary Manslaughter.

3 CLRL元數(shù)據(jù)、XML Schema

時間邏輯可以用來描述關于時間限定命題的規(guī)則和符號化的系統(tǒng),也叫做時態(tài)邏輯[17,18].在刑法處罰犯罪行為的過程中,時間作為犯罪主體是否承擔刑事責任的標準之一,也作為某類犯罪與其他類型犯罪加以區(qū)別的主要特征,時間也可區(qū)分刑罰以及與其相關的定刑幅度,與量刑和刑罰執(zhí)行等有關的數(shù)罪并罰、減刑、緩刑等一系列問題都與時間密不可分[19].

元數(shù)據(jù)(MetaData)是用來描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),它主要是描述數(shù)據(jù)的基本概念、關系以及約束的語義.元數(shù)據(jù)用于描述某種對象的屬性、并且對這種對象進行管理和定位[20].元數(shù)據(jù)標準的設計方便元數(shù)據(jù)在形式上的反映,增強數(shù)據(jù)的個性化和通用性,易于對對象進行描述和管理,更利于用戶需求的實現(xiàn).元數(shù)據(jù)使信息分類和描述可以實現(xiàn)格式化,并且為機器處理創(chuàng)造了可能性.CLRL的元數(shù)據(jù)(MetaData)是指刑法領域知識庫和相關信息資源的描述信息,主要是對刑法內(nèi)容相關特征的概括和關鍵詞提取.通過對國外7種常用元數(shù)據(jù)標準的研究[21,22],我們使用Dublin Core標準定義CLRL的元數(shù)據(jù).

元數(shù)據(jù)可以用XML來進行表示,XML文檔的結(jié)構(gòu)可以通過XML Schema加以描述.XML文檔表示的是元數(shù)據(jù);而XML Schema表示的是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),是內(nèi)容本身.為了能夠更直觀、清晰、形式化地表示圖2 UML Profile刑法規(guī)則簡單例子,我們用XML Schema對其進行描述.

表1 CLRL元數(shù)據(jù)
Table 1 Metadata of the CLRL

TitleCrimeofIntentionalHomicideCreatorTheSixteenthSessionoftheTwelfthNationalPeople′sCongressSubjectIntentionalHomicideDescriptionThecontextofcrimeofintentionalhomicideKeywordsintentional，homicide，deathDate2015?08?29Sourcehttp：//www．fmprc．gov．cn/ce/cgvienna/eng/dbtyw/jdwt/crimelaw/t209043．htmTypeTextLanguageen

XML Schema 代碼如下:

xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">

type="Intentio-nalHomicideType">

type="antecedentType">

type="consequentType">

maxOccurs="unbounded" >

type="string">

4 CLRL具體語法及其詳細語義

本節(jié)我們將結(jié)合模態(tài)邏輯、可廢止邏輯以及模糊集理論[23]來定義CLRL的具體語法和詳細語義.

可廢止邏輯是用來形式化可廢止推理的非單調(diào)邏輯[24].在刑法領域中,一個推理的結(jié)論如果因為前提中加入各種各樣的原因而導致被另外一個推理的結(jié)論所推翻或者否定,我們稱之為法律的可廢止性[25].刑法的推理過程并不是單一的過程,這個過程中有可能涉及各種各樣的因素,因此它得到的結(jié)論也并不一定是唯一的、確定的,而是具有可廢止性.

模態(tài)邏輯可以用來處理如“可能”、“或許”、“一定”、“必然”等模態(tài)限定句子的邏輯[26].模態(tài)邏輯使用語義的“內(nèi)涵型”描述它的相關特征:子類公式的真值不能決定復雜公式的真值.在模態(tài)邏輯中使用模態(tài)判決算子來表示模態(tài),基本的模態(tài)算子是:□(表示必然性)和◇(表示可能性)(有時也可以用“L”和“M”分別表示).模態(tài)算子的意義主要依賴特定的模態(tài)邏輯,它們經(jīng)常用相互定義的方式來定義:

◇p=┐□ ┐p.

□┐p=┐◇ ┐p.

4.1 語法

為了更清晰地呈現(xiàn)CLRL語言的優(yōu)勢,我們結(jié)合模態(tài)邏輯和可廢止邏輯,給出CLRL的基本語法定義.我們以字母Σ作為下列基本語法的集合,Σ包括:常量(constant),模糊常量(fuzzy constant),邏輯變量(logical variables),謂詞(predicate),函數(shù)(functioon)以及參數(shù)(parameter)等內(nèi)容.

定義1.S=,其中

-Pre,謂詞符號的無限集合.

-Fun,函數(shù)符號的無限集合.

-arity,是參數(shù)(parameter)的數(shù)量.

-Con,常量符號的有限或無限集合.

-f-Con,模糊常量符號的有限或無限集合

-Var,以大寫字母U,V,X標識符開始的邏輯變量符號集合.

為了能夠恰當?shù)乇磉_CLRL語言中各種元素之間的邏輯關系,給出以下關系符號的定義:

定義2.邏輯連接符/操作符:△┐(否定),△∧(合取),△∨(析取),△→(蘊涵),△?(當且僅當),△≡(等價),△?(可廢止).

模態(tài)連接符/操作符:▽□(必要),▽◇(可能),▽O(應該),▽P(允許),▽F(禁止).

量詞:⊙?(任意),⊙?(存在).

為了能夠更好地處理模糊性問題,我們可以給定義的模糊規(guī)則信息加上置信度,置信度就是給關于規(guī)則信息的一個權(quán)重.置信度可用在以下范圍:前提不確定的刑法規(guī)則,結(jié)論不確定的刑法規(guī)則,前提和結(jié)論都不確定的刑法規(guī)則,不確定的數(shù)據(jù)等.

定義3.在CLRL中我們對模糊性問題添加置信度,置信度(cf)取值范圍從-100(全假)到+100(全真).

4.2 語義

在語義部分,我們使用CLRL語法定義規(guī)則,并進行解釋和推理.結(jié)合模糊集理論,給出CLRL的詳細語義.

定義4.在CLRL中我們使用模態(tài)運算符(▽□,▽◇,▽O,▽P,▽F)定義模態(tài)公式如下:

1.▽◇?≡△┐▽□△┐?,表示可能?等價于非必要非?;

2.P?≡△┐▽O△┐?,表示允許?等價于不應該非?;

3.F?≡▽O▽△┐?,表示禁止?等價于可能非?.

定義5.結(jié)合模糊集理論和可廢止邏輯理論我們定義如下結(jié)構(gòu):

D(Ft,Rn,>),其中Ft表示一系列事實或無可爭議的陳述,Rn表示事實或陳述之間存在的關系,>表示優(yōu)先關系,優(yōu)先關系根據(jù)規(guī)則的置信度進行比較,置信度大的則優(yōu)先級較高.

定義6.現(xiàn)定義如下嚴格規(guī)則(strict rules)、可廢止規(guī)則(defeasible rules)以及模糊規(guī)則(fuzzy rules):

R1:Body(r) △→ Head(r),嚴格規(guī)則,例如:R1:Chinese(r) △→ Asian(r),如果一個人是中國人,那么他一定是亞洲人.

R2:Body(r) △? Head(r),可廢止規(guī)則,例如,R2:Chinese(r) △? Buddhist(r),如果一個人是中國人,那么他不一定是佛教徒.

R3:Body(r)*cf(x) △?Head(r)*cf(y),模糊規(guī)則,例如:

R3:Chinese(r)*cf(50) △?Asian(r)*cf(50),如果一個人是中國人的置信度為50,那么他為亞洲人的置信度為50.

文中提到的“故意殺人罪”例子當有特殊情況出現(xiàn)時,新加入知識庫中的知識會導致已經(jīng)推出的結(jié)論作廢,使得我們不得不重新進行推理,因此此例適用于可廢止規(guī)則,結(jié)合上述定義的規(guī)則,現(xiàn)將其表示如下:

R30:Suspect(D1)*cf(100) △∧Date(r) △∧Address(r) △∧Action(D2)*cf(90) △?IntentionalHomicide(r)*cf(45),D1=(name,age>14,sex=female*cf(100),mental_state*cf(50)),D2=(△?over_defense_intentional_homicide*cf(-100))

規(guī)則R30中,Suspect表示犯罪嫌疑人,設定其置信度為100(全真),D1包括:犯罪嫌疑人的name(姓名,置信度100)、age(年齡,大于14歲)、sex(性別,女,置信度100)、mental_state(精神狀態(tài),設定置信度為50,即精神狀態(tài)不好,但非精神病人);Action(行為)置信度為90,D2包含over_defense_intentional_homicide(防衛(wèi)過當,置信度為-100,非防衛(wèi)過當);判定罪名為IntentionalHomicide(故意殺人罪,置信度為45).這個規(guī)則的含義為:犯罪嫌疑人年齡大于14歲,性別女,非精神病人,具有殺人行為(置信度為90),且不是防衛(wèi)過當,那么判定其為故意殺人罪(置信度45).

5 CLRL實驗分析

結(jié)合我們定義的CLRL語法以及語義,通過抽取刑法知識的關鍵詞3,并建立知識庫(見下頁圖6),然后利用Visual Prolog工具,實現(xiàn)語義Web刑法領域知識的模糊和非單調(diào)推理.

用戶首先輸入對刑法事件的描述信息(Description)(見圖3),系統(tǒng)自動匹配后臺知識庫,對相應的關鍵字(Keywords)進行提取(Extract),然后根據(jù)我們定義的推理機制來判定(Accusation)刑法罪名(見下頁圖4).對于同一事件,當我們加入新的描述信息(事實),會提取不同的關鍵字,由于規(guī)則的非單調(diào)性,因而可能會判定為不同的罪名(見下頁圖5).

圖3 CLRL刑法罪名判定Fig.3 Determination of Accusation in Criminal Law of CLRL

本文實驗以“故意殺人罪”、“過失殺人罪”、“故意傷害罪”、“綁架罪”、“刑訊逼供罪”、“暴力取證罪”等罪名為推理目標進行模糊和非單調(diào)推理.以“故意殺人罪”為例,如果在規(guī)則庫中加入關于“故意殺人罪”的非單調(diào)知識(如:未滿14周歲,無辨認能力的精神病人,針對暴力的正當防衛(wèi)致人死亡3http://www.npc.gov.cn/englishnpc/Law/2007-12/13/content_1384075.htm

等)時,則不能成功判定為“故意殺人罪”.一些既定條件已經(jīng)確定,如年齡、性別等,然而對于一些模糊的概念會導致罪名判定出現(xiàn)其他可能,如精神狀態(tài)、正當防衛(wèi)等,因此我們設定置信度來增加推理的可靠性.“綁架罪”例子中,如果綁架者殺害被綁架者或其他手段致使被綁架者死亡,則會被判定為“故意殺人罪”.“刑訊逼供罪”、“暴力取證罪”這兩個例子中,若司法人員或監(jiān)管人員導致犯罪嫌疑人、被告人傷殘或死亡,那么我們會得到新的罪名,“故意傷害罪”或“故意殺人罪”.

通過對上述罪名為例的實驗驗證,使我們提出的CLRL語言的可行性和有效性得到了驗證.

圖3所示,通過輸入案例的描述信息,然后提取關鍵字.

圖4 CLRL刑法罪名顯示Fig.4 Criminal offense of CLRL

圖4所示,通過圖3中關鍵字的提出,經(jīng)過推理判定,可以給出具體刑法罪名.

圖5 CLRL刑法罪名顯示(增加事實)Fig.5 Criminal offense of CLRL(Add facts)

圖5所示,通過增加新的事實,可能會推翻原有已確定的罪名,而得出新的罪名.

圖6 CLRL刑法知識庫Fig.6 Criminal Law knowledge base of CLRL

6 結(jié) 論

以可廢止邏輯和模態(tài)邏輯等理論為基礎,本文提出了能夠表示和推理模糊和非單調(diào)刑法規(guī)則的規(guī)則語言CLRL,并定義了其元模型、元數(shù)據(jù)、XML Schema、語法和語義.所構(gòu)建的規(guī)則語言為語義Web刑法規(guī)則的自動推理奠定了基礎.今后的工作主要包括以下兩個方面:

1) 研究以CLRL為中心的刑法規(guī)則互換方法.

2) 以CLRL為基礎,深入研究刑法規(guī)則的單調(diào)和非單調(diào)推理技術,設計實現(xiàn)中國刑法推理引擎的原型系統(tǒng).

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