12 月 22 日（周六）上午，PaperWeekly 携手清华大学计算机系推出了计算未来轻沙龙第七期线下活动——“法律+AI”前沿研讨会。来自北京大学、科大讯飞、国双科技、幂律智能以及清华大学法学院的几位嘉宾，为现场观众详细介绍了他们各自在法律智能方向的一些探索性工作和成果。

本文将独家分享本期活动的嘉宾课件下载。

 冯岩松 / 北京大学计算机科学技术研究所副教授

冯岩松，北京大学计算机科学技术研究所副教授。2011 年毕业于英国爱丁堡大学，获得信息科学博士学位。主要研究方向包括自然语言处理、信息抽取以及机器学习在自然语言处理中的应用；相关工作发表在 ACL、EMNLP、TPAMI、AIJ 等自然语言处理领域顶级会议及期刊上。同时，作为项目负责人或课题骨干已承担多项国家自然科学基金、科技部 863 计划和重点研发项目。在 2014-2016 年获得 IBM Faculty Award，及 IBM Shared University Research Award。

 以司法文书处理为核心的自然语言分析与理解

随着“两高”不断推动司法大数据的公开以及自然语言处理技术的快速发展，司法文书已进入学术界的视野，成为法律智能领域的重要研究对象。本报告将首先介绍近年来国内外法律智能研究者在司法文书的关键信息抽取、自动生成、以及基于司法文书的判决预测等方面的研究进展。其次，将探讨目前主流的自然语言处理及机器学习技术在法律智能应用方面遇到的痛点，并着重介绍国内外研究者在法律智能可解释性方面做出的努力。

 伍大勇 / 科大讯飞北京研究院副院长 

伍大勇，博士，高级工程师，科大讯飞北京研究院副院长，哈工大讯飞联合实验室副主任。目前在讯飞北京研究院负责司法领域智能化的相关研发工作，主持和参与了多项智能司法方面的国家重点课题研究。

 法小飞：面向大众的法律咨询助手 

在本次报告中，将会介绍我们最近研发的面向大众法律服务的法律咨询助手“法小飞”，其中会具体介绍法律问答、法条推荐、自动量刑等功能中采用的一些相关技术，以及和大家分享我们当前的一些探索性工作。

 涂存超 / 幂律智能CEO 

涂存超，幂律智能联合创始人、CEO。清华大学计算机系 2009 级本科，2013 级博士，在人工智能、自然语言处理领域国际顶级会议和期刊发表论文十余篇，获得清华大学优秀博士毕业生，北京市优秀博士毕业生等称号。

 面向法律领域的自然语言处理技术研究 

在这次报告中，我将介绍幂律智能在法律智能方向的一些探索性的工作和成果，主要包括如何用自然语言处理技术来处理法律这个垂直领域的文书数据，来智能化的解决法律领域的一些问题。此外，还将探讨自然语言处理技术在法律领域的应用前景和面临的挑战。

 饶峰云 / 北京国双科技有限公司技术总监

饶峰云，博士，2011 年毕业于清华大学。北京国双科技有限公司技术总监，负责数据科学团队，主要研究领域包括：司法智能、舆情分析和精准营销，带领团队获得“中国法研杯”司法人工智能挑战赛冠军。

 自然语言处理在定罪量刑中的应用 

在本次报告中，首先介绍国双获得“中国法研杯”冠军的定罪量刑模型，然后介绍国双自身的定罪量刑产品，以及产品背后涉及到的自然语言处理技术，主要包括文书解析和要素解析。

 刘云 / 清华大学法学院博士后

刘云，清华大学法学院博士后，主要研究领域：计算法学、民商法学。参与了申卫星教授主持的国家重点研发项目《热点案件和民生案件审判智能辅助技术研究》、国家社科基金重大项目《互联网经济的法治保障研究》。参与了《中华人民共和国标准化法》的起草和论证工作，目前在法学院承担部分计算法学的学科建设工作。

 法律人对人工智能技术的期待 

在这次 talk 中，我们将结合相关的法律知识体系，讨论法律人工智能技术可以利用的资源，技术开发中的一些考虑要素。同时，也将介绍法学院的计算法学硕士学位项目的基本情况。

 1 / 扫码关注 

长按识别二维码，关注PaperWeekly

 2 / 回复暗号 

在PaperWeekly微信公众号后台

 回复暗号181222 

即可获取嘉宾课件下载链接

#投 稿 通 道#

 让你的论文被更多人看到 

如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？ 答案就是：你不认识的人。

总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。

PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是最新论文解读，也可以是学习心得或技术干货。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。

? 来稿标准：

• 稿件确系个人原创作品，来稿需注明作者个人信息（姓名+学校/工作单位+学历/职位+研究方向）

• 如果文章并非首发，请在投稿时提醒并附上所有已发布链接

• PaperWeekly 默认每篇文章都是首发，均会添加“原创”标志

? 投稿邮箱：

• 投稿邮箱：hr@paperweekly.site

• 所有文章配图，请单独在附件中发送

• 请留下即时联系方式（微信或手机），以便我们在编辑发布时和作者沟通

?

现在，在「知乎」也能找到我们了

进入知乎首页搜索「PaperWeekly」

点击「关注」订阅我们的专栏吧

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。

▽ 点击 | 阅读原文 | 获取最新论文推荐