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Automatic Construction of a Legal Citation Graph from 100 Million Ukrainian Court Decisions: Large-Scale Extraction, Topological Analysis, and Ontology-Driven Clustering
分类释义：学术论文 / 技术报告
TL;DR
乌克兰法院 1.1 TB、1 亿份判决书数据集提取 5.02 亿条引用边，Louvain 社区检测自动恢复民事/刑事/行政/商业法律边界，引用特征预测立法重要性 AUC 达 0.9984，且 2022 年俄乌冲突被识别为引用熵突增（11.02→13.49）。
关键要点
- 01乌克兰法院 1.1 TB、1 亿份判决书数据集提取 5.02 亿条引用边。
- 02Louvain 社区检测自动恢复民事/刑事/行政/商业法律边界。
- 03引用特征预测立法重要性 AUC 达 0.9984。
- 04且 2022 年俄乌冲突被识别为引用熵突增（11.02→13.49）。
为什么值得关注
提取管道和分析代码已开源，工程团队可借鉴构建其他法域的法律知识图谱，或直接用于 LLM 法律助手的检索增强（RAG） ontology 层，提升判例引用分析的准确性。
对你的工程实践意味着什么
LLM 实时生成MiniMax-M2.7缓存命中
| 角色 | 你应该做什么 |
|---|---|
| Tech Lead | 评估将法律引用图谱融入现有RAG架构的可行性，关注ontology驱动的clustering能否替代纯向量检索 |
| 应用工程师 | 阅读开源提取管道代码，参考其处理大规模JSON/文本到知识图谱的ETL模式，移植到目标法域 |
| 运维 / 平台 | 评估1.1TB原始数据 + 图谱的存储与计算资源需求，规划Louvain社区检测等图算法的离线批处理作业 |
| 产品 / 业务 | 暂无直接影响，了解即可 |
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