1. Background
- Halsbury’s：认为先例的arguments是重点（实验结果：√）
Goodhart’s：认为先例的事实是重点
（前者比后者更强调推理，后者的假设是如果不想和先例一样，说先例事实不同比推翻先例更容易）
- ratio decidendi：判决理由，文中指以先例的arguments或者facts作为判决理由。
2. 模型
用神经网络来近似：
3. 实验
3.1 数据集
ECHR数据集，案例文本可切分为facts, arguments（法官的解释） and outcome. Arguments cite relevant cases, also known as the precedent
子语料：包含去重的案例引用关系
3.2 实验设置
Longformer
超参：由于资源有限，隐藏层维度50，batch size 16，将每个案例truncate到512个tokens。
4 Nvidia P100 16GiB GPU
最多6小时
3.3 实验结果
交叉熵小、MI大
探讨了一些法条跟别的法条不一样的情况，比如因为发生太晚所以被truncate了……
