基于法律知识增强的工伤认定大模型构建

工伤认定作为维护职工权益的关键程序，正遭遇法律条文与司法案例语义偏差之类的难题，传统人工审核模式效率偏低且容易受到主观因素干扰，智能化方法对于提升判定精准度的需求日益迫切。依托 Legal-BERT 架构，整合最高人民法院指导性案例与工伤保险条例内容，借助对抗样本生成达成语义匹配，强化模型对法律知识的解读与实践运用能力，本文围绕工伤认定大模型搭建与对抗训练技术展开探讨，促进认定流程朝着自动化与智能化方向发展，为工伤纠纷的高效化解提供支持。

一、工伤认定法律语义理解的挑战与模型需求

（一）法律条文与案例判决语义不一致问题

法律条文运用规范性表述，架构严整、款项清晰，目标在于实现适用标准的统一，实际裁判过程中，法官依托具体事实对条文作出阐释，衍生出语义变体与法律推理，使得条文字面含义同判决语义间存在明显差距[1]。同一法律规范在不同案例里因情境差异呈现不同内涵，裁判文书表述更偏向口语化与叙述性特征，难以同规范化条文形成直接对应。

（二）传统模型难以精准捕捉法律专业知识

传统自然语言处理模型在法律文本处理中，常因专业术语分布密集、句式构造繁复以及条文表述与判决实践间的语义偏差，难以精准捕捉法律逻辑脉络与细节要点。法律文本既包含规范表述也涵盖案例事实，条文解读与判决推理的双重需求需同步落实，工伤认定这类条款相关的判例表述形态多元，缺乏系统法律训练的传统模型，往往难以全面把握法规本身的限制范畴与判决蕴含的核心要义。

（三）对抗样本生成提升模型鲁棒性需求

法律语言存在模糊倾向、多义特征及复杂逻辑架构，对模型鲁棒性提出较高要求，生成误导性对抗样本能够推动模型深入挖掘语义本质，摆脱对表面词汇的依赖，强化对复杂法律语义的解读能力。这类技术可增强模型处理异常案例与边缘情境时的稳定性，减少误判可能性，优化判别标准界限。

二、基于Legal-BERT的工伤认定大模型构建方法

（一）Legal-BERT架构与法律语言特征适配

Legal-BERT 依托深度双向变换器架构搭建而成，针对法律文本语言特征的提取环节展开优化，着力增强对法律术语、复杂句式及专业表达的解读效能，法律语言构造本身具有复杂性，其中充斥着大量专业词汇、条款援引以及判例阐释内容，这对模型的适配水平提出了较高标准[2]。该模型借助大规模法律语料资源完成预训练过程，这些资源广泛覆盖法律条文、司法判例、法规释义等内容，在此基础上逐步掌握法律文本的上下文关联与语义细微差别，进而提升对模糊表述、歧义内容及隐含信息的解析水准 ，自注意力机制为模型提供支撑，使其能够有效捕捉长距离语义依赖，精准把控法规条文与案例判决之间的逻辑联系。

（二）融合最高人民法院指导案例与工伤保险条例数据

基于 Legal-BERT 的工伤认定大模型融合最高人民法院指导案例与工伤保险条例数据，指导案例体现司法实践中法律条文的解释方向，包含案例事实、判决理由及法律适用细节，为模型构建真实法律推理场景，工伤保险条例划定认定标准与操作流程，是模型需精准把握的法规核心文本，结构化处理与联合建模方式消除条文与判例间的语义隔阂。借助 Legal-BERT 预训练机制，整合规范条款与实践数据，强化模型适应能力与判断精准度，统一编码与标注工作增强法律知识表达效能，为对抗训练提供基础支撑，模型最终实现法律条文的精准理解，同时对复杂案例作出合理阐释，强化判决语义与条文语义的对齐效果。

（三）对抗训练策略设计及对抗样本生成技术

为增强模型对法律文本细微语义差异的处理能力，基于 Legal-BERT 的工伤认定大模型引入对抗训练策略，生成对抗样本构建含语义扰动与结构变换的训练数据，模拟法律语言的多元表达形态，模型在原始样本与对抗样本间开展学习，强化对语义变化的感知度，规避因表述形式差异引发的误判问题。具体方式涵盖同义替换、法律术语替换及语序调整，结合句法分析保障样本的合法属性与合理内涵，该策略有效提升模型鲁棒性能，使其更精准地实现法律条文与判决语义的对应衔接，优化工伤认定的准确程度与实用价值，深化对复杂案例及条文关联的理解效能。

三、模型性能提升效果与应用前景分析

（一）语义对齐效果显著提升案例判决准确率

语义对齐强化模型捕捉法律条文与案例判决间细微语义差别的本领，降低表述差异造成的理解偏差，对抗样本生成助力模型应对复杂多样的法律语言形态，增强鲁棒性能与泛化水平，精准处理法律文本中存在的模糊表述 [3]。实际应用场景里，语义对齐提升工伤认定判决的精准程度，准确识别关键条款与事实依据之间的关联，规避传统模型常见的误判问题，数据验证结果显示，经过对抗训练的 Legal-BERT 模型在工伤案例语义匹配任务中呈现出色表现，精准度与召回率均有明显改善，保障判决推理过程的严谨属性。

（二）辅助工伤认定过程中的法律判决支持能力增强

该模型整合最高人民法院指导案例与工伤保险条例内容，达成法律条文与判决语义的深度匹配，精准把握复杂法律表述与判例背景信息，为工伤法律适用提供辅助支持。对抗样本训练方式增强模型对多样语义表达的稳定性能，降低误判概率，提升对法律要点与判决细节的分辨能力，这类技术为审理人员提供精准参考依据，助力快速识别相关条文与案例资源，加快案件处理进程，缩短裁决周期。

（三）推动工伤认定自动化与智能化的应用展望

工伤认定自动化与智能化推进工作依托Legal-BERT大模型及对抗训练技术，实现法律条文与案例判决的精准语义匹配，为工伤认定环节提供科学技术支撑。自动化系统可快速处理海量法规与案例资源，借由智能语义理解辅助人工审核流程，提升认定工作效率与判断精准度，降低主观因素造成的偏差，智能平台拥有自我学习与动态优化特性，能及时更新模型适配新法规与判例要求，确保认定标准与司法实践保持同步。

结语

依托Legal-BERT架构整合最高人民法院指导案例与工伤保险条例内容，经对抗训练搭建的工伤认定大模型，切实化解法律条文与案例判决的语义匹配难题，强化认定结果精准程度与稳定性能，深化对法律知识体系的解读能力。这类技术推动认定流程趋向透明规范，加速自动化发展进程，辅助行政与司法机构高效处置疑难案件，为工伤认定信息化建设开拓全新路径，拥有广阔应用场景与实际价值。

参考文献

[1]崔少春.我国农民工工伤保障研究[D].中央财经大学，2023（10）：220.

[2]于航.沈阳市农民工工伤保险问题研究[D].东北大学，2020（11）：15.

[3] 崔利平.建筑业农民工工伤保险权益保障问题研究[D]. 河南财经政法大学，2021（05）：29.

作者简介：肖富海，1984 出生——，男，汉族，现就职于。学历：本科，专业：信息管理与信息系统。主要研究方向：IPA智能流程自动化技术与应用、企业级AI智能体平台研发、政务领域智能审核大模型及应用、医院合理用药大模型研究及应用等。