用大模型自动分析论点一致性，辅助法律政策判断
Automatic coherence-driven inference on arguments
- 将论点转为结构化数据，通过组合优化实现一致性推理
- 能识别论点间逻辑矛盾，支持立法与政策评估
- 适合法律、政策分析者使用，提升论证严谨性
法律、行政与法理学中普遍存在不一致问题。虽然无法根治，但我们提出技术解决方案：大语言模型（LLMs）可准确提取论点并构建自然数据结构，通过组合优化实现一致性驱动的推理（CDI）。该神经符号架构天然分离职责，能够对论点的一致性做出有意义判断，为立法与政策分析、法律推理提供支持。
原文摘要 · Abstract (English)
Inconsistencies are ubiquitous in law, administration, and jurisprudence. Though a cure is too much to hope for, we propose a technological remedy. Large language models (LLMs) can accurately extract propositions from arguments and compile them into natural data structures that enable coherence-driven inference (CDI) via combinatorial optimization. This neurosymbolic architecture naturally separates concerns and enables meaningful judgments about the coherence of arguments that can inform legislative and policy analysis and legal reasoning.
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