用于搜索和显示法律判例历史的用户接口的制作方法

专利名称：用于搜索和显示法律判例历史的用户接口的制作方法
技术领域：
本发明的各种实施例涉及用于使用户能够与文献进行交互(interface)的系统、方法和软件，所述文献比如是具有复杂的时间、语义和/或法律关系的司法意见或判例(case)文献。
背景 美国的法律体系以及世界上一些其他的法律体系严重依赖于书面司法意见(即法官的书面声明)来阐明或解释管理解决纠纷的法律。每一条司法意见不仅对于解决特定法律纠纷来说是重要的，而且对于未来解决或避免类似纠纷或者判例也是很重要的。由于这种原因，美国法律体系内的法官和律师不断地研究一直在扩展的过去的意见或判例法的实体，以找到与解决新的纠纷最为相关的那些意见或判例。
为了便于进行所述搜索，诸如明尼苏达的St.Paul的Thomson Legaland Regulatory，Inc.(作为Thomson West执业)之类的公司以电子形式收集并且公布全美国范围内的法庭的司法意见，并且通过其Westlaw研究服务使得所述司法意见可用于在线研究者。许多所述意见与文献引用或者到历史相关意见的超链接一起公布，所述历史相关意见被称作先前判例，其来自先前已经对全部或者部分相同纠纷有过裁决的其他法庭。
所述引用和超链接使得研究者能够很容易地在所述Westlaw研究系统内电子地访问相关意见。例如，来自美国最高法庭(即美国的最高法庭)的专利判例中的意见通常将不仅引用来自联邦巡回上诉法庭(对于专利判例的次高法庭)的意见，而且还将引用开始所述专利判例的地方联邦法庭的意见，从而提供了该判例通过美国联邦司法体系的历史或进展的文献记录。
纠纷通过法庭体系的历史或进展是特别重要的，这是因为链条中的后续判例可能会推翻先前判例的一个或多个部分。因此，在依赖于任何给定判例中的裁决之前，法官和律师需要理解其历史。为此目的，所述Westlaw研究系统包括一种KeyCite特征，其不仅提供构成实质上任何给定判例的历史的顺序判例列表，而且还提供对各判例之间的关系的简短描述。例如，具有两个判例的历史列表可能列出一个判例许可在另一个判例中提出的动议(motion)。这种列表是很强大的工具。
然而，本发明的发明人认识到，一些判例历史相当复杂，并且难以遵循顺序列表。对于列出一个判例多于一次、呈现出在判例之间具有间隙的列表或者列出影响给定先前判例的多个判例的历史列表来说尤其是这样。
因此，本发明的发明人认识到，特别需要有使得用户与历史相关的法律判例交互的更好方式。
附图简述

图1是可以被用来在根据本发明的法律文本处理系统中自动生成判例法引用数据的计算机系统的方框图； 图2A-2D是示出被显示给根据本发明的判例法引用系统的用户的用户接口的例子的截屏图； 图3是示出了根据本发明的判例法引用系统中的数据流程的图示； 图4是示出了图3的判例法引用系统中的数据流程的更多细节的图示； 图5是示出了可以作为所述判例法引用系统的一部分的根据本发明的摘引识别系统的图示； 图6是示出了根据本发明的用于摘引识别和验证过程的方法的流程图； 图7是示出了根据本发明的用于摘引验证的方法的流程图； 图8是示出了根据本发明的负面历史确定过程的图示； 图9是示出了根据本发明的用于确定对法律判例的处理深度的方法的流程图；以及 图10是示出了根据本发明的用于分配主题内容分类的方法的图示。
示例性实施例的描述 本说明书参考及结合了附图并且结合了附录和所附权利要求书，其描述并说明了本发明的一个或多个示例性实施例。这些实施例并不是为了进行限制而仅仅是为了进行例示和教导，这些实施例被以足够的细节示出及描述，以便使得本领域技术人员能够制作及使用本发明。因此，在避免模糊本发明的适当情况下，本说明书可以省略相关领域内的技术人员已经知道的某些信息。
本发明的一些实施例特别适用于计算机实现的法律文本处理系统以及用于半自动地识别法律文献内的特征(比如引用和摘引)以及识别该法律文献与存储在数据库中的其他法律文献之间的关系的方法。所述法律文献可以是法律判例、法令、法律评论文章、ALR文章或法律论文。在法律判例的情境中描述示例性实施例。然而，应当认识到，根据本发明的系统和方法具有更广实用性，并且可以被用于不同的法律文献，比如法令、立法历史以及行政程序和专利。一些实施例把这里的教导应用于非法律文献，比如科学文献。
在描述本发明的优选实施例之前，将对被用来描述本发明的术语进行简短描述。假定法律判例的任何汇报判决是在该法律被撰写时对该法律的权威性陈述。随后，后来的事件可能会影响该法律判例的判决的权威性。这些后来的事件可以包括相同诉讼期间的后来程序或书面判决(例如直接历史)、来自以不同方式或使用不同推理解决相同问题并且推翻了早前判例的不同诉讼的后来法律判例的判决、或者来自不同地解决相同问题但是没有明确推翻所述判例的不同诉讼的后来法律判例的判决。法律判例的直接历史可以包括作为相同诉讼的一部分的法律判例之间的联系的记录。所述直接历史可以具有不同相关度，并且可以包括正面历史(即维持或支持所述法律判例的权威性)或负面历史(例如所述法律判例可能不再具有其曾经所有的权威性)。判例的间接历史是法律判例与不是相同诉讼的一部分的其他法律判例之间的联系的记录。法律判例的间接历史可以是正面的或负面的。特定判例的重要性常常可以由后来判例在讨论另一个法律判例的判决的过程中(其可以遵循、推翻或解释该判例)所使用的讨论数量(即文本数量)来表示。如下所述，这被称作对该判例的处理深度。这里描述的一个或多个实施例还可以在一个系统上实现，比如在2003年12月30日提交的共同待审美国专利申请10/751,269中描述的系统，该专利申请被结合在此以作参考。
图1是其中可以具体实现本发明的计算机系统30的方框图。该系统可以半自动地识别法律判例文献内的特征(比如引用和摘引)，并且随后生成关于该法律判例在其他法律判例的上下文中的信息。该计算机系统可以包括计算机32、服务器34以及多个客户端计算机36。计算机32还可以包括中央处理单元(CPU)38、存储器40以及一个或多个过程42，所述过程可以是存储在存储器40中的软件应用。所述CPU控制所述计算机的操作，并且执行存储在所述存储器中的软件应用。在操作中，对应于所述法律判例的已公布判决的文本的多项电子数据被馈送到该计算机中，并且被临时存储在存储器40中。在下面的讨论中，所述法律判例的书面意见被称作法律判例。可以由所述CPU利用包含在所述存储器中的所述软件应用内所包含的所述过程对每一项电子数据(即法律判例的每一项书面意见)进行自动处理，以便生成关于所述法律判例的信息，正如下面所描述的那样。例如，所述CPU可以执行以下操作解析所述法律判例的文本，以便识别对其他法律判例的候选(即未经验证的)引用，并且标记这些引用以供以后处理；识别所述法律判例的文本中的候选(即未经验证的)摘引并且相应地标记所述文本；验证所述法律判例的文本中的摘引的来源；确定所引用的法律判例的处理深度(即基于某种预定标准确定所引用的法律判例的重要性)；确定所述法律判例的负面处理；以及根据预定分类系统把主题内容文本(比如批注)分配给所述法律判例中的各引用。每一项所述过程都可以由存储器40中的软件应用执行，所述软件应用由CPU 38执行。下面将描述每一项所述过程的细节。
一旦由过程42完成了处理之后，计算机32就输出对应于特定法律判例的数据记录44，其包含关于该法律判例的历史的信息；关于该法律判例的各引用的处理深度的信息；关于该法律判例的各摘引的信息；以及关于被分配给该法律判例中的每项引用的主题内容文本(即批注)的信息。由计算机32为每个法律判例生成的数据记录可以被存储在服务器32内的数据库33中。随后，所述多个客户端计算机36的其中之一的用户请求关于一个法律判例的信息，服务器34基于存储在数据库33中的各数据记录生成包含关于所请求的法律判例的各种信息的用户接口，并且向查阅该法律判例的用户呈现关于该法律判例的各种信息。
下面参考图2A-2D描述被提供给每个客户端计算机的用户的用户接口的一个例子。按照这种方式，该客户端计算机的用户可以请求关于特定判例的数据，并且根据本发明的所述系统向该用户提供所述数据。
当计算机32接收到对应于新法律判例的每条书面意见的文本的电子数据时，按照上面描述的那样处理该法律判例，并且所述处理的结果被作为数据记录44存储在服务器34内的数据库33中。各客户端计算机的用户随后可以从服务器34中检索关于特定法律判例的数据。因此，在服务器34向各客户端计算机的一个或多个用户提供关于法律判例的数据的同时，计算机32可以同时处理各附加的新法律判例并且把对应于该新法律判例的信息添加到服务器34内的数据库33中。下面将更详细描述被提供给客户端计算机的优选用户接口和信息的一个例子。
图2A-2D是示出了根据本发明的被提供给客户端计算机并且由其显示的优选用户接口和信息的例子的截屏图。图2A示出了客户端计算机上的计算机屏幕50，该客户端计算机正显示由该特定客户端计算机的用户查阅的法律判例，其中该用户接口具有Windows格式、工具条、下拉菜单等等。在该例中，该显示是被称作Pleasant v.Celli的法律判例的文本，其由加里福尼亚上诉法庭判决。如上所述，对于法律判例的任何应用具有明确定义的格式，从而便于在该法律判例的书面意见的文本内识别这些引用。为了访问关于所显示的法律判例的更多信息，所述客户端计算机的用户可以通过点击“KC”按钮52或者点击符号54从服务菜单51中选择引用服务，所述引用服务被称作KeyCiteTM。KeyCiteTM是本发明的受让人的引用者(citator)的商标。该符号可以是彩色符号(例如旗子)，其给出该法律判例的快速状态。如下所述，红色彩旗可以警告所查阅的该法律判例的至少某一部分可能不是良好的法律，黄色的彩旗可以表明该法律判例具有某种负面历史，或者另一个彩色符号(比如蓝色的H)可以表明该法律判例具有某种非负面的历史。然而，本发明不限于任何特定类型的符号或颜色。一旦所述客户端计算机的用户以某种方式选择了所述引用者系统之后，就可以显示图2B中示出的屏幕。
图2B是示出了本发明可以采用的计算机屏幕50的一个例子的截屏图，其具有控制接口部分58和显示部分60。该显示的控制接口部分允许用户定制所显示的信息。例如，如果选择了第一单选按钮62，则可以显示该法律判例的完整历史，其中包括负面的或正面的直接历史、负面间接历史以及任何相关参考文献。如果选择了第二单选按钮64，则可以仅仅显示负面的直接和间接历史。如果选择了第三单选按钮66，则可以仅仅显示该法律判例的直接历史，从而不现实任何次要直接历史(其中包括参考文献)、较远的直接历史(比如发回重审之后的上诉)以及略微负面的间接历史。所述显示的控制部分58还可以表明被视为该法律判例的历史的判例数目。控制部分58还可以包括第四单选按钮68以及对所显示的该法律判例的引用数目的指示。当选择第四单选按钮时，显示其他文献的列表。
在图2B中示出的例子中，表明了所述Pleasant v.Celli判例的完整历史。如图所示，在显示部分60中显示了各种类型的历史，比如直接历史和负面间接历史，其通过标题彼此分开。对于每一项历史，对所述历史的简短描述或标签可以指示所列出的判例与源判例之间的关系，比如“意见被...无效”、“不被...同意”或者“与...有分歧”。在该例中，相同法庭的早前判决被所述Pleasant判例无效。(附录显示出可以与通过图2B描述的和/或在本说明书的其他地方描述的实施例相结合地使用的其他示例性接口。)现在将参考图2C描述对所述法律判例的引用。
图2C是显示出计算机屏幕50的截屏图的一个例子，其具有控制接口部分58和显示部分60。该屏幕显示出引用了当前所查阅的该法律判例(即本例中的Pleasant v.Celli)的各法律判例。在该截屏图中，选择了第四单选按钮68。因此，所述控制部分还可以具有按钮70，其允许所述系统的用户限制所显示的引用的类型，正如下面参考图2D所描述的那样。显示部分60还可以显示引号符号72和处理深度符号74，所述符号与对于所述法律判例的引用相关联，其引用到感兴趣的法律判例。引号符号72表明所引用的法律判例直接摘引自所述感兴趣的判例(即在该例中，Lubner v.City of Los Angeles包含来自Pleasant v.Celli的摘引)。下面将描述一种根据本发明的用于识别摘引并且验证所述摘引的来源的方法。处理深度符号74例如可以是一颗或多颗星，其中星的数目表明该法律判例的书面意见的处理程度，例如所引用的判例意见中的针对所述感兴趣判例的文本数量。下面将更加详细地描述所述处理深度分配过程的细节。现在将参考图2D描述一个允许用户限制在所述显示部分中显示的引用的屏幕。
图2D是显示出计算机屏幕50的截屏图的一个例子，其具有控制部分58和显示部分60。在该截屏图中，假设所述系统的用户选择了在图2C中示出的限制应用按钮70。如图所示，该系统的用户可以基于批注或主题来限制所显示的应用，并且该系统将参考所选批注或主题来评估所有的引用，从而在图2C中示出的截屏图中仅仅显示包含所选批注或主题的法律判例。批注可以是位于法律判例的开头处的几个句子/段落，其表明该法律判例的特定部分的法律的概要。所述系统的用户接口允许研究者快速高效地在法律判例上执行验证和搭配功能。现在将描述根据本发明的用于生成关于所述法律判例的信息并且提供所述验证和搭配功能的系统的细节。
图3是说明根据本发明的方法100的图示，该方法可以被实现在图1的计算机系统上以用于处理法律判例，从而生成关于该法律判例的信息，所述信息可以被用于验证和搭配功能。为了帮助理解所述过程，下面将描述单一法律判例的动作。然而，应当理解，可以同时处理多个法律判例，这是因为每个法律判例可以处在所述过程中的不同点处。法律判例的文本的电子版本102(在这里称为“WLLOAD”)被馈送到引用识别过程104(ACITE)中，该引用识别过程在该法律判例的文本内识别对其他法律判例和其他法律材料的候选引用，并且标记所述文本(即向所述文本添加特征标记符号)，从而可以在后面很容易地识别出所述引用。标记符号的一个例子可以是被放置在引用的开头和末尾处的符号组合“％v”。其标识所述应用以用于后面的处理。
简而言之，所述引用识别过程通过识别出法律文献中的特定文本模式来识别候选引用，并且将这些模式与预定的一组参考文献模式进行比较。特别地，可以首先识别文本中的数字。接下来，扫描所述文本以找到邻近所述数字的缩写，其对应于已知的书记员缩写，比如“Cal.”或者“P.”。一旦识别出候选引用的具有特定格式和标点的一段文本之后，就查询判例控制数据库124以确定所识别出的候选引用是否对应于该判例控制数据库中的有效引用。如果所识别出的候选引用与该判例控制数据库中的某一引用相比配，则执行第二遍处理。如果没有定位到匹配，则可以对所识别出的该候选引用进行标记，以用于后来进行人工检查。如上所述，每一项引用具有预定格式。该格式可以是<判例名称><卷号><书记员名称缩写><序列号(如果多于一个的话)><卷中的页号>。例如，在“18 Cal.App.4th 841”中，“Cal.App.4th”指代“加里福尼亚上诉”书记员第4序列；“18”指代第18卷；“841”指代第841页，即该判例判决开始于Cal.App.4th的第18卷中的该页。
对法律判例的引用的一个例子是“Pleasant v.Celli，18 Cal.App.4th841，22 Cal.Rptr 2d 663(1993)”，其中第一名称部分(即Pleasant v.Celli)表示出该法律判例的各方；第二书记员部分(即18 Cal App.4th 841和Cal.Rptr 2d 663)标识出其自身具有如上所述的特定特征格式的书记员。
一旦定位了对应于书记员名称的文本之后，就分析与该书记员名称相邻的文本，以便识别出所述引用的卷号、序列号和页号以及所公布的意见的年份。一旦找到该信息之后，就如上所述地识别并标记所述候选引用，以便将其识别为引用。所述引用识别过程可以使用两遍过程，其中，首先识别出诸如“Pleasant v.Celli，18 Cal.App.4th 841，22 Cal.Rptr2d 663(1993)”的完整格式引用，将其与所述判例控制数据库相匹配，并且将其放置在一个表中。在对所述法律判例的第二遍过程中，可以基于包含在所述表中的完整应用的文本识别出诸如Pleasant的引用缩写。应当注意到，在没有首先识别出每一项完整引用的情况下，这些引用缩写无法被自动识别。对于与所述表不匹配的存疑引用缩写，可以进行试验性识别。
图3中的引用识别过程104输出文件106，该文件包含其中标记出任何引用的法律判例的文本。文件106随后可以被馈送到摘引识别过程108(IQUOTE)，在该过程中，该法律判例的文本被解析，并且该法律判例的文本中的各摘引被识别出并且被标记出，此外还识别出所述摘引的可能来源。此时，还没有验证所述标记出的摘引。所述摘引仅仅是候选摘引，其必须被进一步处理以进行验证。下面将参考图4-6描述所述摘引识别过程的细节。该摘引识别过程可以输出文件110，该文件包含其中标记出引用和摘引的法律判例的文本。此时，具有引用和摘引标记的该法律判例的文本被存储在数据库中以供后来使用，并且还可以被馈送到几个过程中。这些过程可以包括摘引验证过程112、深度处理过程114以及负面处理过程116。如图所示，这些过程可以在相同文件上并行执行，这是因为每个过程所生成的关于所述法律判例的信息与由其他过程生成的信息分开并且与之独立。下面将分别参考图7、图9和图8更加详细地描述每一个所述过程。
一般来说，摘引验证过程112验证由摘引识别过程108识别出的候选摘引确实来自所述来源(即所述引用判例)，这是通过把所引用的判例中的候选摘引与所述引用判例中的摘引进行比较而实现的。该过程随后生成数据记录118，所述数据记录包含关于所述经过验证的摘引的信息。深度处理过程114使用由所述系统生成的信息(其中包括所述经过验证的摘引)来生成深度处理信息，比如引用的出现次数以及所述引用的基于其位置的特性(例如其是独立的、处在串的最前方还是处在串的内部)。该过程随后生成数据记录120，所述数据记录包含关于被应用于所述感兴趣的判例中的每项引用的关于处理深度信息的信息。负面处理过程116生成关于由任何引用判例接收到的所述感兴趣判例的任何负面处理的信息，并且在步骤122中对包含关于所处理的每个法律判例的信息的数据库124进行人工更新，以便反映所述负面处理。如下所述，可以通过分组器过程126把分别来自所述摘引验证过程和深度处理过程的数据记录118、120与批注分配数据记录128(HNRESULT)组合在一起，以便生成包含关于所处理的法律判例的深度处理信息、摘引信息和批注分配信息的单一数据记录。该单一数据记录随后可以被用来生成在计算机屏幕上被显示给用户的信息，如在图2A-2D中所示的那样。
包含关于所述法律判例中的经过验证的摘引的信息的数据记录118还可以被馈送到引用位置识别过程130中，该过程尝试识别出在所述法律判例中的摘引和引用周围的支持文本，以便生成引用位置数据记录132。所述引用位置数据记录随后可以被输入到主题内容分配和阈值处理过程134中，该过程把所述摘引中的单词或短语与一个或多个批注或主题相匹配，并且随后基于一个阈值确定选择哪些批注，正如下面参考图10所描述的那样。主题内容分配和阈值过程134输出数据记录128(HNRESULT)，该数据记录包含所选择的主题内容文本(比如批注)，所述文本被馈送到分组器126中，正如上面所描述的那样。因此，根据本发明的系统自动生成关于法律判例的信息，并且随后在受到请求时利用图形用户接口把该信息提供给使用所述系统的用户。该用户可以快速高效地从单一来源定位关于所述法律判例的各种信息，比如引用信息、处理深度信息、负面处理信息以及主题内容文本(比如批注)。下面将参考图4描述关于所述系统的更多细节。
图4是示出了图3的摘引识别过程108、摘引验证过程112、深度处理过程114、负面处理过程116、引用位置识别过程130以及主题内容分配和阈值处理过程134的更多细节的图示。如图所示，来自每一个所述过程的输出被馈送到系统信息数据库33中，正如上面所描述的那样。
摘引识别过程108使用所述包含其中标记出引用的所述法律判例的文本的文件来如上所述地识别及标记摘引。该法律判例的文本包含未经验证的摘引，而包含经过验证的摘引的文件144则被存储在数据库33中。所述摘引识别过程的输出是多条数据记录，其中每条数据记录具有所识别出的摘引以及所述摘引的可能来源。可以把所述摘引识别过程的输出与包含所述法律判例的文本以及所述标记出的引用的所述文件相组合，以便产生具有标记出的引用和摘引的文件110，其被用作到深度处理过程114、负面处理过程116、位置识别过程130以及主题内容分配和阈值处理过程134的输入。如下面参考图5和6更加详细地描述的那样，在摘引识别过程108期间，执行几个过程。首先，通过扫描所述文本以识别例如引号的符号，从而识别出所述文本文件中的候选摘引，所述符号表明摘引的开头或末尾。接下来，利用摘引标识符符号(“％q”)来标记所识别出的摘引的开头和末尾。最后，试探性地识别所述摘引的可能来源，比如所述摘引源自其中的法律判例或其他法律材料。如下所述，随后在摘引验证过程112期间验证所述摘引的来源。摘引识别过程108的输出可以包括Qdata文件140和Qtxt文件142，所述Qdata文件包含关于随后参考所述摘引的可能来源被验证的每条摘引的信息，所述Qtxt文件包含所述摘引的实际文本。
所述Qdata文件140和Qtxt文件142随后被馈送到摘引验证过程112中，该过程使用已经可用的法律判例的电子数据库来找到并验证由所述摘引识别过程找到的每一条摘引的可能来源。对于每一条摘引，检索该摘引的可能来源。接下来，把由所述摘引识别过程识别出的摘引与所述可能来源的文本相比配，以便定位所述来源中的与所述摘引相对应的文本。这样就把所述来源验证为所述摘引的起源。对于具有经过验证的来源的每一条摘引，包含对于某一法律判例的经过验证的摘引的数据记录144被存储在数据库33中。随后，当包含经过验证的摘引的法律判例被显示为对某一法律判例的引用时，所述引用将包含摘引符号，如上所述，所述摘引符号表明该法律判例具有经过验证的摘引。现在将描述所述深度处理过程。
深度处理过程114可以接收包含其中标记出引用和摘引的法律判例文本的文件110，并且在步骤146中所述深度处理过程执行几个过程，以便根据通过某种方式与重要性相关的一组预定标准确定所述引用的重要性。这些标准可以是所述引用出现在所述法律判例中的次数、所述引用的类型以及经过验证的摘引与所述引用的关联。首先，所述深度处理过程阅读整个文件110，并且识别出先前已经由所述引用识别过程加了标记的引用。对于每一条所识别出的引用，把所述引用的类型确定为普通引用、串引用的中间或者串引用的最前方。普通引用是典型的引用，其通常出现在法律判例内并且不具有与之相邻的其他引用。串中间(内部)引用是出现在串引用的中间或末尾处的引用，在所述串引用中，在一个句子或段落中把一系列法律文献引用在一起。内部引用通常被用户感知为对所引用的判例被讨论的深度贡献较少。串最前方引用是出现在串应用的开头处的引用，其被感知为对所述深度的贡献更多，这是因为通常都把最具相关性的引用放置在串引用的最前方处。所述深度处理过程还可以对于所述引用出现在其上的所有可用分页识别出所述法律判例页号，从而深度记录被写入的次数与分页符出现在所述法律判例中的次数一样多。
关于法律判例中的每条引用的信息被输出在文件148中，该文件被存储在数据库33中，其中所述信息比如是所述引用出现在所述法律判例文献中的总次数、每条所述引用的类型以及对应于每次引用出现的页号。除了与所述引用的任一次出现相关联的任何经过验证的摘引之外，还可以使用上述信息来生成上面描述的“对判例的引用”部分和处理深度符号。下面将更详细地描述用于生成所述处理深度符号的技术。
负面处理过程116可以包括自动处理步骤150和人工验证步骤152，所述步骤生成对应于所述法律判例的负面历史(即来自与当前法律判例有分歧或者令当前法律判例无效的其他法律判例的其他书面意见)的列表。在自动处理步骤150期间，对包含其中标记出引用和摘引的法律文本的文件进行扫描，以便识别出某些单词的词干，比如“overrule(无效)”、“recede(撤回)”、“disapprove(不同意)”或“distinguish(区别)”，其可能表明负面处理。作为说明，描述了用来识别法律判例的文本中的单词“overrule(无效)”的词根的过程。当识别出词根“overrule(无效)”的一个事例时，如下面所描述的那样，应用一组试探性规则来确定包含所识别出的该词根的句子是否实际上就是无效，正如下面参考图8所描述的那样。随后，在人工验证过程152期间，所述系统的操作员验证所述自动过程的结果，并且把实际经过验证的无效添加到判例控制数据库124中。操作人员还可以识别出关于不能很容易地自动识别的法律判例的其他负面历史，正如下面所描述的那样。所述负面处理过程帮助操作人员快速地识别出无效。这些无效是影响所述法律判例的推理的权威性的负面历史。
位置识别过程130使用所述包含其中标记出引用和摘引的法律判例文本的文件和包含经过验证的摘引的文件144，其识别出任何加了标记的引用并且应用一组试探性规则，以便如下所述地从每一条引用附近识别并选择一部分文本，其可能表明由所述引用所支持的文本。如果某一条引用在法律判例中出现多次，则组合对应于所述引用的每一次出现的周围文本。此外，如果所述摘引验证过程已经如上所述地验证了与该应用相关联的任何摘引，则还把该经过验证的摘引的文本与所述引用周围的其他文本相组合。随后可以使用处在每一条引用周围的所有识别出的文本来确定可能适用于所述引用的一条或多条批注或主题内容标题。所述主题内容标题基于预定数目的主题内容领域对所述引用进行分类，比如知识产权或专利。过程154(Headqf)阅读与给定引用相邻的所有识别出的文本，并且生成自然语言搜索查询以便在现有数据库中搜索与所识别出的文本的匹配，正如下面所描述的那样。在美国专利No.5,265,065和5,418,948中总体上描述了所述自然语言查询过程，所述专利被转让给与本申请相同的受让人，并且被结合在此以作参考。Headqf过程154生成包含所述自然语言查询的文件156。利用所述自然语言查询，主题内容分配过程步骤158针对批注数据库进行所述自然语言查询，以便识别出可能与所述引用周围的文本相匹配的主题内容标题(比如批注)。对于每一个匹配的主题内容标题，所述查询还生成表明所述主题内容标题与所述文本的匹配程度的置信度分数值。把预定数目的最紧密相关的主题内容标题与其置信度分数提供到阈值处理过程步骤160。
所述阈值处理步骤使用所述识别出的主题内容标题并且执行各种计算，所述计算考虑到所述主题内容标题的排序、所述主题内容标题的置信度分数以及参考该主题内容标题的引用数目。在执行了所述计算之后，把预定数目的顶批注命中以及对应于每个批注的表明该批注是否通过了所述阈值处理的标志与到所述引用的链接一起存储在数据库33中。这些主题内容标题允许利用这些主题内容标题对法律判例中的引用进行分类和搜索，正如上面参考图2D所描述的那样。现在将更加详细地描述所述摘引识别过程。
图5和图6是示出了关于根据本发明的摘引识别过程108的更多细节的图示。摘引识别过程108可以包括词汇扫描器过程170、段落缓冲器172和主循环过程174，其用来接收法律判例的文本并且自动生成包含所识别出的每条摘引以及对应于每条摘引的可能来源的文件。词汇扫描器170把文献分解成逻辑片段(被称作形符)，并且随后由主循环过程174使用这些形符来识别摘引。由所述词汇扫描器识别出的形符可以包括大写单词、可能结束一个句子的标点符号、比如一个或多个空格的空白空间、判例名称、脚注参考、引号的开始以及引号的末尾。所使用的所述词汇扫描器过程可以基于多种可以买到的软件应用当中的任一种，比如被称作FLEX的应用，其可以从Sun Microsystems Inc，MountainView，CA获得。所述词汇扫描器接受指定语法的模式，并且在定位到特定模式时识别出一个动作。特别地，根据本发明的词汇扫描器可以基于预定的一组标准(比如一个规则集)把法律判例划分成特定类型的段落1)可能包含摘引的段落；2)作为预定的块摘引的段落；3)包含关于文献的重要信息(比如文献的开始、文献的序列号或者文献的末尾)的段落；以及4)对于所述摘引识别过程没有意义的段落，比如批注、标题等等。可以使用多种不同标准和规则来识别这些段落。
现在将描述可以由本发明使用的规则集的一个例子。该规则集可以包括以下规则识别出不包含任何摘引的段落并且将其存储在所述段落缓冲器中的规则，所述段落在该处被下一个段落覆写；以及对应于具有可能的摘引的段落的规则，其中所述词汇扫描器向所述主循环返回标签，该标签表明所述段落是普通文本段落、预定块摘引段落或者表明所述摘引的文本出现在脚注中。一旦确定了所述段落的类型之后，所述词汇扫描器就按照相同的方式处理该段落内的文本，以便识别出每个段落中的任何形符。
在每一段落内，所述词汇扫描器可以识别以下形符大写单词，非大写单词，数值字符串，缩写，正确的名称(即“Mr.Smith”)，判例引用，章节参考(即“Section 150”)，判例名称(即Roe v.Wade)，嵌入的参考，任何句末标点，任何其他标点字符，后面跟随空格的冒号、分号或逗号，单个或多个空白空间字符，摘引的开始，摘引的末尾，脚注号，左圆括号和右圆括号，左方括号和右方括号，左花括号和右花括号，对应于引用的标记，以及对应于嵌入的参考的标记。关于所述FLEX软件应用的操作和修改的更多细节可以从Sun Microsystems Inc.Reference Manual，Programmer’s Overview Utilities and Libraries，Chapter9，pp，203-226获得，其被结合在此以作参考。
段落缓冲器172是在由主循环174进行处理之前存储关于由所述词汇扫描器最近扫描的段落的形符的地方，如果在该段落中识别出摘引的话，则所述形符随后被写出到输出文件中。主循环174可以决定对于由所述词汇扫描器返回的每个形符采取什么动作、管理所述段落缓冲器以及决定何时从所述段落缓冲器中丢弃对应于前一段落的数据、对于存在于几个物理段落上的摘引把几个物理段落一起链接到一个虚拟段落中、确定句子之间的中断在段落内的什么位置出现以及决定何时通过一组试探性规则来处理虚拟段落，正如下面将描述的那样。
图6是根据本发明的摘引识别过程108的流程图。在步骤180中，逐段落地扫描所述法律判例文本，并且对于每一段落识别出该段落中的句子和形符。在步骤182中，对段落中的每个形符应用一组试探性规则，以便确定是否识别出摘引。所述词汇扫描器和所述摘引识别过程的其中一个最为重要的功能就是识别摘引的开头和末尾。这是很困难的，因为每个写作者对于摘引的开头和末尾都可能使用略微不同的格式。因此，需要几个规则来识别摘引的开头和末尾。下面将描述可以被应用来实现这种识别的试探性规则集的一个例子。这些规则可以使用所述词汇扫描器来识别传统的开始摘引标点符号(比如“or”)，识别传统的摘引末尾定界符(比如“or”)，或者识别更长字符串中的摘引开始/末尾符号。例如，某一条规则可以尝试识别其中传统的摘引末尾符号被嵌入在句子中的串。对于这些规则当中的每一条，可以检查所述形符周围的字符，以便确保该形符实际上是摘引的开始或末尾。
一旦对于段落中的每个形符应用了所述规则之后，所述摘引识别过程就在步骤184中确定是否存在另一个段落，并且循环到步骤180以处理新段落。一旦分析了所有段落之后，在步骤186中，所述过程输出包含所识别出的摘引以及这些摘引的可能来源的数据记录。现在将描述所述摘引验证过程。
图7是示出了根据本发明的用于验证摘引的方法112的流程图。在步骤200中，所述摘引验证过程阅读被摘引识别过程108识别为摘引的文本串，并且从所述文本串中的预定的一组分隔符当中识别出分隔符(当存在时)。所述分隔符可以包括省略号、带括号的表达式以及停止短语。所述停止短语包括无助于识别摘引的来源的各种法律短语以及其他短语，比如“citation(s)omitted(省略引用)”、“sic(原文如此)”、“emphasis provided”等等。当存在所述分隔符时，所述分隔符被用来把所述文本串解析成片段，其中每个片段包括出现在一对分隔符之间的内容。在步骤202中，对所述文本串进行解析，以便确定其长度，这是因为最小可验证摘引长度例如可以是6个非停止单词，其中停止单词是不含内容的单词，比如冠词和介词。还对所述文本串进行解析以便压缩任何包含省略符号或其他标点符号的单词，例如“T]hen”。经过解析的摘引文本串落在两个不同类别的其中之一内(1)具有单一片段的文本串；或者(2)具有多个片段的文本串。因此，在步骤204中，所述系统确定所述文本串是否具有单一片段。如果该文本串具有单一片段，则在步骤205中，确定对于该文本串的该单一片段中的每一项(单词)的集合归一化逆文献频率(IDF)。文献频率值表示特定项在典型的文献集合中的频率，而IDF则等于所述文献频率的倒数(即1/文献频率)，或者换句话说，等于某一项在文件集合中的稀有度。在一个优选实施例中，如果一个单词的出现次数大于0，则可以如下计算所述集合归一化逆文献频率(IDF) 其中，Doc_Occurrences是所述给定项存在于其中的文献数目，并且Collection_Docs是所述集合中的文件总数。所述IDF被用于确定用于匹配的良好项的目的，这是因为一个稀有单词常常可能是独特的，并且提供关于摘引是来自候选来源的良好指示。
一旦对于每一项计算了所述IDF之后，就可以通过IDF值对所选数目(例如6个)的具有所选阈值以下的最高IDF值的各项进行排序(步骤206)，并且将其置入“模板”(即存储阵列)中(步骤207)，所述模板表明每一项在所述文本串中的位置。不使用具有反常地高的IDF值(例如大于0.80)的任何项，这是因为这种不常出现的项常常是拼写错误的单词。如果有几项具有相同的IDF值，则所述各项的字母数字次序可以被用作针对所述模板对所述各项进行排序的次要关键。如果仍然存在等同的项(例如具有相同IDF值和字母数字拼写的项)，则所述各项在所述文本串中的位置可以被用作在所述模板中对所述各项进行排序的第三关键。随后可以把所述模板与来自所述候选来源文献的所述摘引进行比较，以便在步骤208中基于所述各高IDF项的位置来确定是否出现精确匹配。如果出现精确匹配，则在步骤210中输出经过验证的摘引并且将其馈送到所述数据库中，正如上面所描述的那样。如果没有出现精确匹配，则在步骤212中生成验证匹配失败消息，并且不把所述摘引存储在所述数据库中。
在步骤204中，如果所述文本串具有多个片段(即在该文本串中包含一个或多个分隔符项，比如“The roof fell in...crashing down”)，则所述过程继续到步骤214，在该步骤中，确定对应于每一个所需片段内的每一项的IDF。随后，通过IDF对每个片段内的具有所述阈值以下的最高IDF值的所选数目(例如4个)的项进行排序(步骤215)，并且将其置入模板中(步骤216)，以便确定所述各项在所述片段中的位置以用于匹配的目的(步骤208)。对于具有多于4个片段的文本串，可以使用前两个和后两个片段来针对所述候选来源文献进行匹配(步骤217-218)。按照这种方式，由所述自动摘引识别过程识别的摘引被自动验证，并且通过摘引符号标识出任何经过验证的摘引，正如上面所描述的那样。现在将描述根据本发明的负面处理过程。
图8是示出了根据本发明的用于确定法律判例的负面处理的图示。包含其中标记出摘引和引用的法律判例的文本的文件110被输入到自动负面处理过程150。该自动负面处理过程可以执行以下操作1)识别词干“overrule(无效)”在法律判例中的出现；2)确定所述词干与引用的邻近度；以及3)排除任何不良法律判例。在识别词干“overrule(无效)”之前，可以检查判例控制数据库124，并且如果已经存在对应于该法律判例的任何历史，则所述自动处理停止。为了识别词干“overrule”的出现，对该法律判例的文本进行扫描，并且确定该词干的任何出现的动词时态。所述词干的动词时态表明所述无效是指当前判例无效先前判例，还是某种其他类型的无效。一个试探性规则集可以寻找特定动词时态，并且随后基于所述动词时态来采取动作。
现在将描述所使用的规则集的一个例子，但是本发明不限于任何特定规则集。例如，一条规则可以找到句子中的“overrule”或“overrules”，并且向后扫描达4个单词。如果找到“not”或“never”，则丢弃该句子，因为其并不指代任何实际无效。如果找到“we”，则把该句子添加到可能无效的列表中，该列表由人类检查。如果在所述向后扫描期间没有找到任何一个所述短语，则也把该句子添加到所述列表中。
另一条规则可以找到“overrule”，并且随后向后扫描达5个单词，以便试图找到非判例单词，所述非判例单词将表明不同于所述法律判例的其他内容被无效，从而不把该句子添加到所述列表中。这些非判例单词的几个例子包括“request”、“motion”、“objection”、“claim”和“verdict”。如果所述规则找到“point”或“points”，则可以向前扫描该句子直到该句子的末尾，并且如果找到“case”、“cases”或“supra”，则该句子的状态是未知的，并且将其传递给人类检查员。
另一条规则可以找到“overrule”并且向后或向前进行扫描，并且基于紧邻该单词“overrule”的其他单词来拒绝或接受可能的无效，这是因为这些附加单词将提供在其中使用该单词“overrule”的上下文。例如，一旦找到“overrule”，则可以扫描该单词之前的4个单词，并且当找到以下单词时采取以下动作1)如果找到“we”，并且“we”之前的单词是“that”，则忽略“we”(仅仅关于无效进行讨论)，但是如果没有找到单词“that”，则该句子是可能的无效2)如果该动词被表示不确定性的单词修饰，比如“rather”、“might”等等，则拒绝该句子，这是因为法庭可能仅仅在表明其可能无效掉该判例；3)如果任何单词表明对无效进行讨论，则该句子被拒绝；4)如果某一单词表明另一个人实施了所述无效，则该句子被拒绝；以及5)如果找到“will”或“should”，则所述过程向后看5个单词以寻找正面单词，以便接受该句子。对于动词“overrules”、该动词的不定式以及该动词的被动语态还可以有类似的规则集。
另一个规则集可以寻找表明讨论是否将要无效、法庭是否具有无效的权威或者过去的无效的单词，这些句子由于不包含实际的无效而被拒绝。另一个规则集可以拒绝表明其他人正在实施无效(即过去的另一个法庭)的句子。另一个规则集可以寻找“overruling”并且随后基于所述单词周围的句子来拒绝或接受该句子，正如上面描述的那样。
还可以有独立于动词“overrule”寻找句子的特定特征的其他规则。例如，如果短语“COURT:”位于句子的开头，则其表明来自法官的直接摘引，该句子可以被接受。如果单词“Congress”位于句子的开头，则其可以表明国会法令被无效或者表明国会本身正在无效一个判例，该句子可以被拒绝。如果在句子中在单词“overrule”附近找到单词“circulated”，则该句子可以被接受以便捕捉不寻常的语言，比如“becausethe decision overrules an opinion of this court，it was circulated to all activejudges...”，其无法以某种其他方式被自动识别。另一条规则可以在所摘引的串内寻找“overrule”并且拒绝该句子，这是因为其通常是由另一个法庭对由当前法庭所摘引的判例做出的无效。
除了词干“overrule”之外，还可以搜索及识别其他同义词。例如，所述规则还可以对于加里福尼亚判例检测词干“abrogat”，所述加里福尼亚判例使用术语“abrogated”，并且所述规则还可以对于佛罗里达判例检测短语“receded from”，这是因为这些术语在每个对应的州内被用来表示无效。可以按照任何顺序来应用这些动词时态规则，并且本发明不限于任何特定规则集或者所述规则的任何特定执行顺序。
来自所述自动负面处理过程的所述动词时态规则集的输出是可能无效的列表。随后，对于每条可能无效应用邻近度规则，以确定该无效是否适用于特定法律判例。例如，所述邻近度规则可以在以下情况下去除可能的无效包含所述词干的句子不包含引用，前一个或下一个句子不包含引用，或者具有词干“overrul”的句子不包含用来指代判例的单词，比如“case”、“opinion”、“holding”、“precedent”、其复数形式或“progeny”或“v.”、“ex rel”、“ex parte”或“supra”。包含词干“overrul”并且满足所述邻近度规则的任何句子都被添加到所述法律判例的暗示无效列表222中。随后在由人类进行的人工审阅过程步骤152中审阅并检查这些所暗示的无效。在所述人工审阅过程期间，人们还确定被无效的判例并且确定数据被输入到判例控制数据库124中，该判例控制数据库跟踪所述法律判例数据库内的法律判例。
根据该负面处理过程的另一方面，所述自动过程还可以识别除了被无效之外的关系，比如法律判例中的“disting”(表示“distinguished”)或“apposite”，这是通过把所述方法扩展到表征所述其他关系的语言而实现的。简而言之，所述负面处理过程帮助审阅人员确定法律判例中的可能无效，这是通过自动确定法律判例中的无效的可能位置从而大大减少必须由人实际审阅的文本数量而实现的。因此，所述负面处理过程提高了能够识别法律判例中的无效并且将其添加到该法律判例的负面历史中的速度。现在将更详细地描述所述深度处理过程。
图9是根据本发明的深度处理过程114的流程图，其中把深度处理符号分配给法律判例中的每条引用，从而使用所述系统的人可以快速地确定专门讨论特定引用的文本的数量。该信息可以被用作对于所述引用的相关性的表示，这是因为法庭将把更多的文本和讨论用于高度相关的引用。
在步骤230中，如上所述，具有所述法律判例的文本以及所述标记出的引用和摘引的文件被所述深度处理过程接收。在步骤223中，该深度处理过程识别该法律判例中的引用，并且随后在步骤234中确定引用类型。该法律判例中的每条引用可以是1)处在串引用的最前方的引用；2)没有其他伴随引用的引用；3)处在串引用的内部的引用；或者4)形式上的历史引用(即在该文献的上下文中仅仅被引用作为对于在其自身权利中引用的其中一个判例的辅助历史参考的引用)。这些引用类型当中的每一种的重要性都不同。例如，单独的引用或者处在串引用的最前方的引用往往比处在该串的中间的引用更加重要。
所述深度处理过程接下来在步骤236中确定所述法律判例中是否有任何附加的引用，并且循环回到步骤232以处理该法律判例中的下一条引用。一旦已经识别出该法律判例中的所有引用并且将其分类到上面描述的其中一种类型中之后，就把它们馈送到如图3所示的分组器过程126。在所述分组器过程之后，在步骤238中，所述深度处理过程对于每一条不同的引用确定所述法律判例中的每种引用类型的总数。例如，对于Pleasant v.Celli的引用，在所述法律判例中可能有总共5条引用，其中三条处在串引用的最前方，两条处在串引用的内部。在步骤240中使用关于所述法律判例中的每条引用的该信息以及关于与特定引用相关联的经过验证的摘引的任何数据来确定将被分配给该特定引用的深度符号。一旦为每条引用分配了所述深度符号之后，所述深度处理过程完成。
现在将描述用于为特定应用分配深度符号的技术的一个例子，但是本发明不限于用于分配所述深度符号的任何特定技术。此外，本发明不限于任何特定类型的深度符号。在该例中，在所述法律判例中以任何引用类型(即独立引用、处在串引用的最前方的引用或者处在串应用的中间的引用)出现1到3次的该法律判例中的引用被分配两颗星(例如**)，在该法律判例中以任何引用类型出现4到8次的引用被分配三颗星(例如***)，并且以任何引用类型出现了9次或更多次的引用被分配四颗星(例如****)。为了进一步细化这些分配，以任何引用类型出现了3次并且具有与之相关联的经过验证的摘引的引用被分配三颗星(例如***)，而如果引用仅仅具有内部串引用类型，则从该引用减一颗星。因此，通过根据本发明的所述系统自动分配对应于所述法律判例中的特定应用的深度符号。所述深度符号帮助所述系统的用户更加快速地确定哪些引用可能更具相关性。现在将描述根据本发明的主题内容文本分配过程。
图10是示出了根据本发明的用于把来自所引用的判例的一段文本分配给所述法律判例中的所述引用的方法250的流程图。在下面描述的例子中，把所引用的判例中的批注的文本分配给所述引用，但是根据本发明的文本分配过程可以与所引用的判例中的不同文本段一起使用。在步骤252中，根据将在下面讨论的规则集分配对应于每条引用的引用位置(即很可能对应于由所述引用所支持的文本的文本区域)。
为了识别所述引用位置，可以使用几条文本解析规则，其中的一些规则强于其他规则，但是其作为整体将很有可能识别出所述文本。为了允许所述不同规则的不同有效性，可以根据所提取的文本是正确的文本位置的一部分的似然性来把所提取的文本划分成“高”、“中”和“低”三组。所述规则包括 随后，在步骤254中，根据被用来识别所述引用位置的规则，利用分别对应于2.0、1.0和0.5的权重的高、中或低匹配对所述引用位置处的各项进行加权。对于不同类型的文献(比如法律判例或法律评论文章)可能需要不同的规则集来确定所述权重。一旦已经识别出各段文本并且已经分配了置信度值之后，在步骤255中，把所识别出的各段文本与可能处在所引用的文献内的各段文本相匹配。在一个例子中，处在所引用的文献内的各段文本可能是批注，但是本发明不限于把所识别出的各段文本与之相匹配的文本的任何特定类型。所述匹配可以通过使用如在先前参考的美国专利No.5,265,065和5,418,948中描述的自然语言查询来实现，所述专利由本申请的受让人所拥有，并且被合并在此以作参考。所述搜索的结果是来自所引用的判例的可能文本段(比如批注)的列表，其可以被分配给所述法律判例中的所述引用，并且可以分配对应于每个可能文本段的置信度分数。
接下来，在步骤258中，通过阈值处理过程来选择将被分配给所述引用的所述一段或多段文本。所述阈值处理过程基于所述置信度分数为每一条引用对各段文本进行排序。每当下面的量等于或超出0.5时，各段文本可以被记入到所述数据库中 对应于该等式的β值如下 其中，被标记为“ALR”的各列包含对应于ALR文章的变量，如上所述，其具有比非ALR文献更高的置信度分数。标记为“非ALR”的各列包含对应于非ALR文献的变量。
在所述等式中，Freq是对应于所述引用对的总引用频率，lag2是当按照降序通过置信度分数对所述候选进行排列时的第二在后候选的置信度分数(或者如果没有这种候选的话则是0.4)。一旦完成了所述阈值处理并且把所述一段或多段文本分配给了所述法律判例中的每条引用之后，在步骤260中如上所述地把一段或多段文本存储在所述数据库中，从而可以在受到请求时为用户获取所述文本。
简而言之，所述主题内容分配过程基于所引用的判例中的各段文本(比如批注)来为所述法律判例中的引用生成一段或多段文本。所述过程首先自动识别出所述法律判例中的支持文本并且把置信度值分配给所述支持文本，其把所有所述各段文本与所引用的判例中的各段文本相匹配，并且随后把来自所引用的判例中的一段文本(比如批注)自动分配给所述特定引用。这些主题内容分配允许通过所述主题内容来分类或选择对所述法律判例的引用，这在所述排列过程中会有帮助。
因此，根据本发明的所述机器实现的系统自动处理诸如法律判例之类的文献，并且生成关于所述文献的信息，所述信息可以为该系统的用户提供关于该文献的内容的有用信息。另一方面，在传统的系统中，这种关于所述文献的信息将由人类通过阅读所述文献并且关于所述文献作笔记而生成，这是非常缓慢、昂贵、易于出错的过程。对于法律判例，所述系统可以自动生成关于该法律判例的负面历史的信息、关于该法律判例所做的引用的深度处理的信息、关于该法律判例中的被验证为源自特定来源的摘引的信息、以及关于被分配给该法律判例中的特定引用的一条或多条批注的信息。因此，所述系统的操作员可以快速地生成关于所述法律判例的该信息，并且所述系统的用户可以快速地找到该信息，这是因为可以从图形用户接口很容易地访问该信息。
附录 幻灯片1
幻灯片2
幻灯片3
幻灯片4
幻灯片5
幻灯片6
幻灯片7
幻灯片8
幻灯片9
幻灯片10
幻灯片11
幻灯片12
幻灯片13
幻灯片14
幻灯片15
幻灯片16
幻灯片17
幻灯片18
幻灯片19
幻灯片20
幻灯片21
幻灯片22
幻灯片23
幻灯片24
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幻灯片26
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幻灯片29
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用于判例的图形KeyCite 判例框布局...................................................111 程序动议框布局...............................................111 情况.........................................................112 规则概要.....................................................145 判例框布局 程序动议框布局 情况

































规则概要 ■亲代在其子代下方居中。
■非发回重审关系箭头应当从框底部进入。
■当在亲代与子代之间存在T形交叉时，底部垂直线将被偏移。
■关系分离将在亲代的法庭级别上发生。
■向下发送的判例将从该判例的右侧开始到该判例被向下发送到的判例的顶部。
■当有多于一个判例被从单一亲代向下发送时，来自该亲代的右侧的线将继续以容纳附加的判例。
■具有到达该判例的顶部的亲代将具有从其右侧发出并连接到其子代的线。
■当亲代与子代处在相同法庭级别上并且其关系处在横向诉讼列表上时，亲代将被绘制在子代的左侧。
■如果亲代无法在子代下方居中，则其将在子代下方被偏移。
■为了绘制其所有亲代关系，子代的宽度将被延长到必要点。
■当亲代将需要绕过一个子代以到达另一个子代时，该亲代将被偏移。
■在相同法庭级别上对应于相同亲代的动议被彼此层叠。
■层叠的程序动议被排序成最早的位于底部，最晚的位于顶部。
■当各程序动议具有相同日期时，按照我们接收到它们的任何顺序对其进行层叠。
■当从左到右对各子代进行排序时，整个程序动议层叠取其最早成员的日期。
■各子代的顺序将是最早子代在左，最晚子代在右。
■当线需要相交时，在线相交的点处在水平线上将有凸起。
■如果程序框具有不同的待显示的历史处理，其应当被提升到实质框。
■具有发回重审的子代以及横向诉讼子代的判例应当具有从其框右侧发出的两条线。
■只对具有公共单一亲代的程序动议进行层叠。
重点 超出引用检查Graphical KeyCite勾画出程序判例历史的画面 一个画面胜过千言万语。对于法律研究者来说，功能强大的新的Graphical KeyCite的价值可能还要更高，这是因为其确切地图示了判例法的程序历史。
Thomson West是Thomson Corporation(NYSETOC；TSXTOC)旗下的公司，其现在引入的Graphical KeyCite是Key

的最新创新，而所述Key

服务在第一次被引入时引发了引用检查领域的革命。
在当年，美国法律图书馆协会的法律图书管理员称赞了直观的KeyCite标志，其令法律研究者立刻知道某一条司法意见是否仍然是好的法律，以及表明在其他意见中对该判例的依赖程度的所述处理深度星及符号。KeyCite还是允许研究者毫不费力地探究判例的历史的第一项引用检查服务。
Graphical KeyCite把这些创新带到了一个新的高度，这是通过确切地绘制出判例的直接历史的画面而实现的。随着所述判例上升到更高的法庭，所述特征把引用链接到后来的动议、辩护和低级法庭判决。这种独家的KeyCite特征帮助研究者立刻看到判例如果随着时间在法庭系统中移动，并且快速地理解在每一级别上的影响。
KeyCite的产品开发主管Jon Medin说“法庭判例的历史头一次被图示，从而可以帮助研究者更快地理解其影响”。
Medin补充说，KeyCite把来自Thomson West的法律编辑的分析与技术相组合来说明问题，比如引用判例讨论所引用的判例的多少。Medin提到“创造了West公司对权威性判例法批注的大量收集的相同的律师-编辑还分配了KeyCite标志和符号，律师和法官依赖于这些标志和符号以获悉引用是否仍然是好的法律”。
比起任何其他法律研究服务，Westlaw上的文献包括到相关来源的更多链接。Medin提到，当法庭文献在司法系统内移动时，GraphicalKeyCite利用这些链接并且使用专有技术来图示所述法庭文献之间的联系。此外，研究者可以简单地点击图表来打开Westlaw上的完整文本文献。
Thomson West的Westlaw市场部高级主管Mike Bernstein说“在我们的测试中，使用Graphical KeyCite的研究者可以更快并且更加准确地理解判例的直接历史。对于进行引用研究的任何人来说，GraphicalKeyCite画面都绝对胜过千言万语”。
虽然前面的描述参考了本发明的特定实施例，但是本领域技术人员应当认识到，在不背离本发明的原理和精神的情况下可以对所述实施例做出改变，本发明的范围由所附权利要求书限定。
权利要求
1、一种用于法律研究系统的服务器，包括
用于接收由一个或多个客户端访问设备所发送的针对程序判例历史的请求的装置；以及
用于响应于至少其中一个所接收到的请求而至少部分地在对应于所述其中一个所接收到的请求的其中一个所述客户端访问设备上定义用户接口的装置，所述用户接口包括
两个或更多个区域，其中的每一个区域对应于法庭系统的相应层次；以及
两个或更多个超链接判例列表，其中的每一个超链接判例列表可被选择来启动对相应的法律判例文献的检索，其中一个超链接判例列表位于第一个所述区域内，并且第二个超链接判例列表位于第二个所述区域内。
2、权利要求1所述的服务器，其中，所述用户接口还包括一个或多个路径指示符，其中一个所述路径指示符指示第一个超链接判例列表与第二个超链接判例列表之间的路径。
3、权利要求1所述的服务器，其中，所述用户接口还包括一个或多个判例有效性指示符，其中每一个指示符的位置与相应的其中一个所述超链接判例列表相邻，并且指示相应的法律判例的先例值或状态。
4、权利要求1所述的服务器，其中，所述用于至少部分地定义用户接口的装置包括
规则集，用于根据具有行和列的栅格来组织所述超链接判例列表；以及
用于挤压一个或多个所述列以便缩小所述栅格的可见感知的装置。
5、权利要求1所述的服务器，其中，所述两个或更多个区域当中的每一个基本上是矩形的，并且以水平指向被呈现。
6、权利要求1所述的服务器，其中，所述图形用户接口是利用Microsoft Windows Graphical Device Interface来呈现的。
7、权利要求1所述的服务器，其中，每一个超链接判例列表与滚动接口特征相关联，其导致输出围绕所述超链接判例列表的矩形区域的放大图像。
8、一种方法，包括
接收由客户端访问设备所发送的针对程序判例历史的请求；以及
响应于所接收到的请求，至少部分地在该客户端访问设备上定义用户接口，所述用户接口包括
两个或更多个区域，其中的每一个区域对应于法庭系统的相应层次；以及
两个或更多个超链接判例列表，其中的每一个超链接判例列表可被选择来启动对相应的法律判例文献的检索，其中一个超链接判例列表位于第一个所述区域内，并且第二个超链接判例列表位于第二个所述区域内。
9、权利要求8所述的方法，其中，定义所述用户接口包括把所述用户接口定义成包括一个或多个路径指示符，其中一个所述路径指示符指示第一个超链接判例列表与第二个超链接判例列表之间的路径。
10、权利要求8所述的方法，其中，定义所述用户接口包括把所述用户接口定义成包括一个或多个判例有效性指示符，其中每一个指示符的位置与相应的其中一个所述超链接判例列表相邻，并且指示相应的法律判例的先例值或状态。
11、一种用于法律研究系统的图形用户接口，所述接口包括
两个或更多个区域，其中的每一个区域对应于法庭系统的相应层次；以及
两个或更多个超链接判例列表，其中的每一个超链接判例列表可被选择来启动对相应的法律判例文献的检索，其中第一个超链接判例列表位于第一个所述区域内，并且第二个超链接判例列表位于第二个所述区域内。
12、权利要求11所述的接口，还包括一个或多个路径指示符，其中一个所述路径指示符指示第一个超链接判例列表与第二个超链接判例列表之间的路径。
13、权利要求11所述的接口，其中，所述用户接口还包括一个或多个判例有效性指示符，其中每一个指示符的位置与相应的其中一个所述超链接判例列表相邻，并且指示相应的法律判例的先例值或状态。
14、权利要求11所述的接口，其中，所述两个或更多个区域当中的每一个基本上是矩形的，并且以水平指向被呈现。
15、权利要求11所述的接口，其中，所述接口是利用矢量图形来呈现的。
16、权利要求11所述的接口，其中，每一个超链接判例列表与滚动接口特征相关联，当利用指示设备的光标滚动该特征时，其导致输出围绕所述超链接判例列表的矩形区域的放大图像。
17、一种用于法律研究系统的图形用户接口，所述接口包括
两个或更多个超链接判例列表，其中的每一个超链接判例列表可被选择来启动对相应的法律判例文献的检索；以及
一个或多个路径指示符，其中一个所述路径指示符指示第一个超链接判例列表与第二个超链接判例列表之间的路径。
18、权利要求17所述的接口，还包括
两个或更多个区域，其中的每一个区域对应于法庭系统的相应层次，其中第一个超链接判例列表位于第一个所述区域内，并且第二个超链接判例列表位于第二个所述区域内。
19、权利要求18所述的接口，其中，所述两个或更多个区域当中的每一个基本上是矩形的，并且以水平指向被呈现。
全文摘要
一种示例性法律研究系统向客户端访问设备提供图形用户接口，所述用户接口被专门设计成便于访问程序判例历史。基于多个法律判例的程序关系来动态地定制每个接口，以便提供到相应的判例法文献的超链接。所述超链接位于所述接口的指示符带内，以便指示法庭系统的相应层次，而且还反映与所述判例法文献相对应的法律判例的程序和时间关系。另外，所述示例性接口包括判例有效性指示符以表明相应的法律判例的先例值或状态。在一些实施例中，所述图形用户接口提供对法令信息的类似访问。
文档编号G06F17/30GK101341483SQ200680033627
公开日2009年1月7日 申请日期2006年7月13日 优先权日2005年7月13日
发明者F·罗亚德斯, D·加农, P·维尔纳, S·赫斯特内斯, K·A·科特, J·J·梅丁, N·比特 申请人:汤姆森环球资源公司