NOWJ@COLIEE 2026：法律检索与推理的自适应流水线
本文介绍了NOWJ团队在COLIEE 2026竞赛中五项任务的方法和结果，包括法律案例检索、先例推理、法条检索与推理、法律文本蕴含以及法律判决预测，提出了多种自适应流水线和深度学习模型。
在COLIEE 2026法律人工智能竞赛中，NOWJ团队针对五项核心任务开发了创新的自适应流水线方法。这些任务涵盖了法律案例检索、法律案例蕴含、法令检索与蕴含、法律文本蕴含以及法律判决预测，旨在提升法律信息处理的准确性与效率。
对于法律案例检索（Task 1），团队设计了一个四阶段流水线。首先，通过候选过滤机制减少搜索空间，然后使用互补的嵌入模型进行密集检索，接着采用经过微调的生成式重排序器和基于MLP的成对分类进行交叉编码器重排序，最后通过自适应每查询截断预测确定最佳结果。这一方法在保证检索精度的同时显著提高了速度。
在法律案例蕴含任务（Task 2）中，团队结合了BM25过滤、T5模型重排序以及大型语言模型（LLM）的蕴含验证，并通过共识集成策略增强了系统的可靠性。对于法令检索与蕴含（Task 3），他们采用了检索增强生成（RAG）框架，利用密集检索、注意力重排序和少量样本提示的LLM推理，有效地从大量法律文本中提取相关信息。
法律文本蕴含任务（Task 4）则引入了一种动态路由流水线，该流水线首先对查询难度进行分类，然后将案例分配到平衡的少量样本求解器或结构化的零样本思维链求解器中。这种自适应策略能够灵活应对不同复杂度的查询。最后，在法律判决预测试点任务中，团队结合了层次化Transformer与条件随机场（CRF）层，并通过论证关系挖掘和概率论证图推理，实现了对判决结果的多方面预测。
NOWJ团队的方法展示了在复杂法律文本处理中，自适应流水线和多模型融合的显著优势，为法律人工智能的发展提供了有力支持。