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当 Ashley 继续与 Vincent Aleven 一起开发 CATO 系统（Aleven and Ashley 1994 ）时，Rissland 与 David Skalak 一起开发了 CABARET。CABARET 的一个关键特征是它是一个混合系统，其中案例推理是在规则框架内展开的。法律案例推理在整个十年中一直被追求，也是 Hage 等人的研究主题。（1993），由 Bart Verheij 和 Prakken and Sartor（1998）评论，由 Trevor Bench-Capon 评论。Hage 等人对导致法律案件困难的原因进行了描述，这是 Gardner（1987）引入的一个概念。Prakken 和 Sartor 提供了一种将先例案例表示为规则集的方法，为随后大量利用先例进行推理的研究奠定了基础 1 。对道义概念进行建模是 Jones 和 Sergot ( 1992 ) 的研究主题，Guido Governatori 对此进行了评论。特别是，他们确定了道义建模的必要性，即需要考虑和推理违反的可能性。Sartor ( 1992 ) 也分析了道义概念，Guido Governatori 也对此进行了评论，重点是规范冲突。该期刊第一期讨论的第三个主题是法律知识的表示（Bench-Capon 和 Coenen 1992），Michał Arasz- kiewicz 和 Enrico Francesconi 对此进行了评论。本文特别关注的是必须维护此类知识以应对立法变化，并认为可以通过维护来源和所表示知识之间的对应关系来实现这一点。随着人们对本体论 2 的兴趣的增长，法律知识表示在第二个十年变得更加突出。在第一个十年中另一个重要的主题是使用对话来模拟法律程序和法律论证。Gordon（1993），由 Guido Governatori 评论，在推广对话在人工智能和法律中的使用方面发挥了重要作用，他使用该技术来模拟特定的法律程序。对话也是 Hage 等人（1993 年）和 Prakken 和 Sartor（1998 年）的核心。对话通常是出于对论证建模的需求。论证在 Skalak 和 Rissland（1992 年）中占有重要地位，也是 Loui 和 Norman（1995 年）的主题，Bart Verheij 对此进行了讨论，展示了如何通过扩展论证来揭示隐藏的步骤。在整个十年中，人们也对亚符号技术产生了兴趣，尤其是神经网络。（1999 年）。在第二个十年，建模论证逐渐被论证方案 3 的使用所主导，而对话的明确表示的重要性则下降了。Stranieri 等人代表了这种兴趣。Matthias Grabmair 评论道。本文代表了一项持续进行的机构或工作的顶峰，并且因其认识到需要解释建议以及使用论证来做到这一点而引人注目。正如 Villata 等人所讨论的（2022），在本期的其他地方，亚符号技术现在已在人工智能和法律领域广泛使用，对解释的需求仍然是一个紧迫的问题。
人工智能与法律三十年：第一十年
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