一直以来我们误认为法律检索是一门「技艺」，但实际上法律检索应该是人人可得的「技能」，这两者的差别仅在于一款智能化的检索工具。

需要大量训练才能掌握检索技能，这一点本身就证明工具还有很大改进空间。

正如摄影，早期摄影技术需要经过专业培训才能掌握，这就如同我们当下的法律检索，是作为一门技艺在学习；中期产生了傻瓜相机，摄影技术的门槛降低，越来越多的人可以去体验摄影的乐趣；进化到现阶段，智能手机成为摄影的主要工具，相应地摄影也成为一项人人可得的技能。摄影如是，法律检索也是如此，差别只在工具。

法律检索经过了人工检索起步、关键词检索1.0、知识检索2.0。人工检索已经成为过去式，关键词检索是我们的现状，知识检索2.0是已经「悄然而至」的未来。如同智能手机改变摄影，智能检索也必然会改写法律检索的定义。

不过先知先觉者毕竟只是少数，多数人对智能检索仍然没有概念，所以这里多说几点，看看智能法律检索对我们来说意味著什么：

1.0的法律检索是建立在「关键词」的基础上，检索中最核心的工作就是确定「合适」的关键词。因为只有确定合适的关键词（关键片语合），才能借助匹配和再现关键词锁定目标信息。

但实务中我们经常会碰到陌生的法律领域或者接触到新类型的案件，抑或我们不是一个高手而是一枚小白，找到「合适」的关键词本身就已经成为我们难以逾越的一条鸿沟。这就是提问者悖论，因为不了解而需要检索，但又因为不了解而提不出问题。

与之相对，资料库时代的检索只有关键词，完全无法解决我们面临的「关键词缺失困境」，而智能系统的法律检索，则不止于此。

举个容易理解的实例看看：

「到公安机关投案」是一个常见的案情描述，以「到公安机关投案」作为关键词自然也可以检索到一些案例。实际上「一些案例」的数量是155330件，还不如没有检索，也无法做二次检索。

到公安机关投案，这个描述背后的真正法律关键概念是「自首」。如何发现问题背后隐藏的法律概念和法律争议？

我们不妨以上面的例子做示范，看看元典智库如何解决法律检索难题：

在元典智库中输入「到公安机关投案」，平台会自动提示与之相关的法律概念为「一般自首」。如果一般自首就是我们要确定的关键词，可以直接做选取，以一般自首为关键词检索相关案例。

对于法律检索来说，最理想的结果肯定是「一步到位」。但理想很丰满，现实很骨感，一步到位的法律检索往往遥不可及。所有的检索工作实际上都是在做「排除—筛选—再排除」的工作，是通过不断排除干扰信息一步一步地接近目标信息。这个过程中干扰信息排除的快慢就成为决定检索效率的关键因素。

要排除干扰信息，首先需要识别哪些是干扰信息，这里我们对一些常见的干扰信息做个汇总：

? 审级

比如判决文书，判决中包括一审、二审和再审，对作为目标信息的二审或再审判决，一审判决就是一个干扰信息，可能会产生误导作用。

而多数检索资料库中对同一案件的一审、二审或者再审判决是混杂在一起，有的甚至没有收录齐全。相对来说，元典智库中引入「案件进程全景化分析」功能，将案件的全部进程做直接的关联，并采用可视化的方式展现，让我们对特定案件的进程一目了然：

? 结果

结果中的干扰信息在诉讼案件中表现尤为明显，比如特定案件我们可能想找一个二审改判的结果。

对此类检索需求，传统的方式是锁定目标案件的范围而后一件一件做「人工审查」，从判决结果中看看哪些案件做了改判的处理。但实际上这类筛选工作可以交由机器完成，比如元典智库中对案件的结果已经做了标注：

在同一批次案件中将「维持、驳回申诉、改判、判决、驳回起诉、提级再审」等结果标注出来，如此就无须再进入文书中查看具体结果，而只需要看看案例侧边栏标注即可。

这个功能的设置和元典智库一直秉持「机器的交给机器，不能交给机器的才让人工来操作」的理念是一致的。

? 增加组合条件

增加组合条件是元典智库干扰信息排除的一项创新功能。

在关键词检索的语境下，干扰信息的排除实际上是和检索条件的限定相关联的，检索条件给的越充分、越具体，检索到的信息范围就越小，干扰信息也越少。

传统的检索平台是采用增加（删减）关键词，形成关键片语合的方式确定「合适」检索条件。

而元典的增加组合条件，首先确定的是诉讼阶段，其次是文书类型，再次定位文书中的具体阶段，最后才是关键词的增减。通过这些「组合排序」精准地确定检索范围，排除不必要的干扰信息。

法律检索的过程是一个不断探路的过程，在这个过程中需要修订的不是答案而是「问题」，我们要在「充满答案的世界里，提出正确的问题」。

这句话如何理解，我们通过一个真实的案例做个说明：

前段时间接触到一起工伤案件。职工在工作时间因为工厂设备爆炸而受伤，用人单位按照规定向职工支付了相应的工伤保险待遇。在事后的事故原因调查中，用人单位发现造成设备爆炸的原因竟然是设备本身不合格，这种情况下用人单位感觉之前支付工伤待遇有点冤，所以向我咨询能不能向设备的生产方要求全额支付职工的工伤保险待遇。


我把这个Case抛进微信群中讨论，结果也是众说纷纭，有人说可以按照代位求偿权要求生产方赔偿，也有人说这是工伤保险法律关系和产品责任的竞合，还有人认为职工才是产品责任的受害方，应该由职工提起产品责任之诉。

答案很多，法律法规对此也没有明确的规定，想要解决这个问题只能做法律检索：

首先可以确定的是目标案例中一定含有「工伤」这个关键词：

检索到165657件案例，这个数量级不是我们人工能够完成的。还需要再进一步缩减范围，这里就用到上面提到的「增加组合条件」的功能。

我们希望找到的是最终结果，所以选择二审+判决书，而这个Case的疑难之处实际上是在法律适用和法律关系认定上，这一部分一般会出现在裁判分析过程，据此勾选裁判分析过程。同时Case中涉及产品责任，于是将产品责任作为二级关键词。

经过组合检索，可以将范围缩小至41篇案例：

41篇这个量级相对于165657，对律师来说心理压力会减轻不少。那么能不能再做进一步缩减？我们通过具体观察这41篇案例，发现侧边栏的标注中均为改判或者维持，无法使用上面提到的结果标注做范围的缩小。

看来进一步缩小范围是不可能了，但还可以在案例阅览上事半功倍。我们可以发现元典智库中的案例「引用部分」均为裁判分析过程的信息，这与刚刚增加组合条件中的勾选是一致的。这种情况下，我们实际上无须点开案例，仅仅通过阅览案例引用部分的信息即可。

通过这种便捷的阅览方式，我们可以确定四个（元典智库对比案件的数量限定为4个）典型的案例加入到对比案件中。通过对比不同的案件，找相同，寻差异。

到此，我们就完成了一个真实的案例检索流程。而在这个检索过程中，大家可以看到每一个环节中答案就在哪里，是固定不变的，检索过程中不断修订的实际上是「问题」。

第一步以工伤为关键词，实际上是确定问题的大体框架；

第二步组合检索，确定的问题的基本特征，包括问题所处的阶段、二阶关键词的确定；

第三步案例阅览是对问题的概括定性，找出可以参照的几个案例；

第四步案件对比是对问题的精准定性，并进一步锁定答案。

这四步过程的展现，实际上也印证了那句话：法律检索的实质是「在充满答案的世界里，提出正确的问题」。

元典智库还有许多彩蛋有待你来发掘，无论是苦于检索不便的你，还是热衷于体会检索乐趣的你，欢迎注册元典智库，成为一个知识检索的时代达人。

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