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摘要
证据作为认定案件事实的基础，在司法实践中起着重要的辅助判决作用。正常来说，一篇文书中相关的证据会被分为几个不相交子集，每个子集所证明的内容被视为司法分论点，这些分论点支撑了案件事实的不同方面，从而有利于法官的最终判决。然而，以前的工作主要集中在法庭观点生成，或其他法律助理系统(如法律判决预测和司法问答),忽视了法律文书中的证据推理。为了还原法律案件中完整的证据证明、推理过程，该文提出了基于自动证据推理的分论点生成任务，即基于证据子集生成司法分论点。该文为此任务提出了一个双重注意力网络模型，从事实描述中挖掘与证据相关的语义以及法律知识，并结合解码器自动生成分论点。为了进行评估，该文构建了一个司法分论点数据集，并进行了相关实验来证明所提出模型的有效性。
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单位北京航空航天大学; 中国人民解放军军事科学院
