霍菲尔德法律概念的原点及其逻辑展开

纪格非 王约然

[摘要]霍菲尔德作为分析法学派的代表人物之一，将复杂的法律关系化约为八个基本法律概念，力图实现各部门法之间法律术语的统一及精确适用。这种钩玄提要而又一以贯之的有效尝试，为司法应用在基石性的原点上作逻辑展开提供了无限可能。为此，需要我们对霍菲尔德基本法律关系进行解构，厘清它们的内部关系，进而对霍菲尔德立方体进行分析和证成，并以数理逻辑的方法进行道义逻辑的推理，以符号表和维恩图探析霍菲尔德法律关系的自洽性。更进一步，在信息时代，将法律概念对应的裁判要素转化为二进制语言与Unicode编码，以实现对海量案件进行检索与大数据分析，实现人工智能的法律推理，乃至辅助个案裁判，将传统裁判中的定性分析与司法智能化的定量分析相结合，可谓前景广阔。

[关键词]霍菲尔德；法律概念；数理逻辑；司法智能；计算法律学

[中图分类号]D903[文献标志码]A[文章编号]1672-4917（2018）04-0011-09

一、导言

概念之所以是法律科学的基石，是因为“概念乃是解决法律问题所必需的和必不可少的工具。没有限定严格的专门概念，我们便不能清楚地和理性地思考法律问题。”[1]可见，法律概念是将我们对于法律的思考转化为人类语言的产物，以一种可被准确理解的方式，进行思考和傳达的必经媒介。对于分析法学而言，其目标即为“通过辨别法律概念并将它们分解成构成它们的基本成分来阐明法律的概念”。[2]以边沁为开拓者、奥斯丁为奠基人的分析法学派，历经霍兰德、萨尔蒙德、格雷、霍菲尔德、凯尔森、哈特、拉兹等法学巨匠的继承和发扬，逐步形成一个完整的关于法律权利概念分析的理论体系。作为其哲学基础的分析哲学，其中的逻辑原子主义（Logical Atomism）将法律概念化约为一种不可再分的逻辑单元，并以逻辑分析的方法研究其相互关系，这正是霍菲尔德关于法律基本概念的研究方法。

作为继奥斯丁之后美国最为著名的分析法学家之一的霍菲尔德，他所提出的八个最基本的法律概念，即“法律的最小公分母”（the lowest common denominators of the law），在明确其含义和范围的基础上，界分彼此间的范围，进而在司法推理中用以解决个案的问题。据此，所有复杂的法律概念和法律关系都可在本质上化约为这八个概念的内在组合。这种权利分析理论不但在分析法学派中占据重要的理论地位，霍菲尔德还致力于将分析法学的研究成果与司法实践相结合，力图实现各个部门法之间术语的统一，并在含义一致的语境下实现法律概念的精确适用。

二、霍菲尔德法律关系的结构与解构

霍菲尔德深感法律术语适用中的混乱与模糊，他视这种变色龙般的（chameleon-hued）概念为法律思维和法律推理的大患。我们清晰理解、透彻阐明以及正确解决法律问题的最大障碍之一，是将一切法律关系统归为“权利”和“义务”这两个概念的相互关系之中。这虽然足以分析诸如信托（trusts）、期权（options）、履约保证（escrows）等最为复杂的法律关系，[3]28-29但这种化约方式所造成的法律术语的匮乏和混乱，则需要进行谨慎的甄别和精确的适用。

（一）基本法律概念及其关系

霍菲尔德认为严格意义上的基本法律关系应当是自成体系的（sui generis），他将八个基本法律概念划分为两种基本关系：无法相容的“对立”关系（opposite）以及必然共存的“关联”关系（correlatives），其基本法律概念和法律关系反映在下表中：

虽然霍菲尔德本人未曾针对上述八个基本法律概念进行形式化的直接定义，但他的学生科宾（Corbin）承继了他的理论衣钵，进而接受了分别对八个基本法律概念进行定义的艰巨挑战。[4]在这个过程中，科宾是首位发现霍菲尔德基本法律概念具有统一性的学者。在他看来，通过使用“义务”（duty）和“权能”（power）两个概念，可以“精确又迅速”地推导出其余的六个概念。[5]而戈布尔（Goble）则认为基本的概念应为权能（power），其他所有的法律概念都藉此派生而出。[6]考克雷克（Kocourek）作为霍菲尔德理论的异见者，建议用“请求权”（claim）来替代“权利”（right），并认为八个法律概念的定义应围绕“请求权”（claims）及“权能”（powers）展开。[7]摩尔斯（Morse）则注意到霍菲尔德的理论体系以“权利-义务”为基础，并将其中的“义务”作为核心概念。[8]其中，前四个概念即权利、义务、特权、无权利之间的关系，被霍菲尔德和科宾最先分析，并被费南（Finan）称为“首要关系”（primary relations），其余四个概念之间的关系被称之为“次要关系”（secondary relations）。[9]

上述每项分析都在不同侧面呈现了霍菲尔德理论体系中的普遍原理，即每一种法律关系都可经由其他概念进行解释，因为所有的法律关系都是统一整体中的局部。

（二）构建霍菲尔德立方体

霍菲尔德立方体由马克·安德鲁斯（Mark Andrews）于1983年提出。[10]478它将霍菲尔德的八个基本法律概念分别作为立方体的八个顶点，并以线和面产生的对应关系为依据进行逻辑分析和证成。具体见下图1：

霍菲尔德立方体的构建过程也是对霍菲尔德权利分析理论的逻辑证成过程。立方体中两点之间的棱表示关联或者相关关系，同一平面内对角线则表示对立关系。下述将以费南（Finan）对八个基本法律概念的两分法为顺序展开逻辑证成。

1. “首要关系”的逻辑证成

首先，基于关联关系，确定“权利-义务”的位置。其次，通过“义务”和“特权”的对立关系，确定“特权”的位置；再次，基于“特权”和“无权利”的关联关系，确定“无权利”的位置。以“权利-无权利”为A面的对角线，“义务-特权”则为B面的对角线。

2. “次要关系”的逻辑证成

首先，由“权利”出发，确定“权能”的位置。根据霍菲尔德所引用的判决意见，②可以看出，权能的产生必然伴随着权利，权利是一种更为宽泛的概念，实则意味着权能与之共存。因此可以认为权能是权利所产生的必然结果。[10]475-476由此可以基于二者的相关关系来确定权能的位置。

其次，由“義务”出发，确定“责任”的位置。在弗吉尼亚州的一项立法中规定：“除本法其后所列情形外，凡年龄在21岁至60岁之间的自由白人男性均有责任（shall be liable to）担任陪审员”。霍菲尔德认为此处所规定的责任，是一项能够产生义务的责任。[3]53基于二者的相关关系，以此确定责任的位置。通过上述推理将“权能”和“责任”两个概念进行了定位，二者在霍菲尔德立方体中呈现出的是关联关系，这完全符合霍菲尔德权利分析理论的验证。

再次，根据“权能”来确定“豁免”的位置。霍菲尔德通过推理认为，权能之于豁免当如权利之于特权，两组概念中存在着相同的普遍对比关系。

霍菲尔德认为：“权利是某人针对他人的强制性请求，特权则是某人免受他人权利或请求权约束的自由。同理而言，权能是某人对针对他人的特定法律关系的强制性‘支配，而豁免是特定的法律关系中，某人免受他人法律权能或‘支配约束的自由”。Hohfeld：“Some Fundamental Legal Conceptions as Applied in Judicial Reasoning，” 23 Yale Law Journal， 1913， p. 55.在霍菲尔德立方体中，权利和特权分别位于体对角线的两个顶点位置，与此对应，权能和豁免也位于相对应的体对角线上。由此，得以最终确定豁免的位置，按此路径进行类推，可以获知在霍菲尔德立方体中，总共有四组体对角线上的法律关系，这就形成了霍菲尔德现有体系中与对立关系和关联关系并存的第三种关系——类比关系。这种类比关系并不是指概念之间的关系，而是展示了关联关系和对立关系中各组法律关系之间的本质联系。

以第一组“权利-特权”为例，霍菲尔德从格雷（Gray）教授的《法的本质与渊源》（The Nature and Sources of Law）中引用了著名的“小虾沙拉问题”（The Shrimp Salad Problem）来说明这两者的关系。试想A、B、C、D都是小虾沙拉的所有者，他们对X说：“如果你愿意，你可以吃小虾沙拉，我们许可你这样做，但我们并不保证不干预你。”在此情形中，X拥有“吃小虾沙拉”的特权（privilege），但X没有“要求不干预他吃小虾沙拉”的权利（right）。[3]34-35霍菲尔德对于严格意义上的权利与特权的差异分析如此细致入微，力透纸背，也以此印证了二者在逻辑上是完全不同的两个概念。

此前萨尔蒙德（Salmond）曾主张用“自由”（liberty）来表达“特权”（privilege）的概念，虽然霍菲尔德认为这两者的含义最为相近，但并不主张用liberty来代替privilege，因为对于“自由”的理解，以宪法中的“结社自由”为例，逻辑上包含两层含义，分别是：第一，公民有结社的自由（privilege），政府无权（no-right）要求公民不自由结社；第二，公民有要求政府不干预其自由结社的权利（right），与之相对应，政府有义务（duty）不对自由结社进行干预。从中可以看出，真正的“自由”（liberty）不仅应包含相应的“特权”（privilege），同时应包含“请求排除干预”的权利（right）。[11]由此可见，法律所赋予自由的意涵绝不能仅限于“特权”，若仅有特权，而无对抗干预的权利，则这一法律上的“自由”形同虚设。从这一层面的区分上，得以更深入地探究权利和特权二者之间的区别和联系，以作为类比关系中其他概念的借鉴。

三、霍菲尔德法律关系的推理与论证

对于霍菲尔德权利分析理论中的基本法律关系，有必要通过逻辑分析进一步深研各个概念之间的关系，通过数理逻辑（symbolic logic）的方法来进行道义逻辑（deontic logic）的推理，进一步论证霍菲尔德立方体中基本法律关系的逻辑自洽性。

（一）基本法律概念的内部逻辑关系

根据构建霍菲尔德立方体中的推理及验证，我们可以将霍菲尔德立方体中A面和B面所表示的法律概念和其间的法律关系，用图2表示：

从图2中可以看出存在以下四种关系：

1. 包含关系。其中，“权利-权能”“无能力-无权利”“义务-责任”“豁免-特权”之间是前者包含后者的关系。这里的证明几乎是凭直觉的：基于一项责任，一个已被履行的作为或者不作为可能会自发完成。 [10]481

2. 矛盾关系。正方体A、B面的对角线上的法律关系，即“权利-无权利”“权能-无能力”“特权-义务”“豁免-责任”这四组法律关系之间是矛盾关系。两者之间是不相容的关系。

3. 上反对关系。从图中可见，“权利-无能力”“义务-豁免”两组法律关系之间为上反对关系，即不能同真，但可以同假。

4. 下反对关系。图中可见，“权能-无权利”“责任-特权”两组法律关系之间为下反对关系，即可以同假，但不能同真。

（二）基本法律概念的符号化表示

安德森（A. R. Anderson）对道义逻辑的研究颇有创见，他提出了道义逻辑向真势模态逻辑的归约模式，证明了从模态逻辑可以推出道义逻辑的系统。他曾在1971年提出利用数理逻辑对霍菲尔德的基本法律关系进行分析。他认为在霍菲尔德的八个基本法律概念中，每个概念都内含三个要素，分别为“行为人”“受让方”以及“情势”，分别以x，y，p的符号代称。[13]这三者之间的关系分别用符号O和H来表示。其中，“O”表示x（行为方）和y（受让方）之间的关系是强制性的，反之，“O-”代表x和y之间的关系是非强制性的。“H”代表行为人（x）要对受让人（y）实施或引起一定的行为（p），与此相反，则为“H-”。（x，p，y）代表x是行为方，y是受让方，反之，x，p，y则代表相反的关系。马勒克（Mullock）将这种类似的符号称为“一种三位的谓词常量来表示社会行为的概念”。[14]利用以上设定可将八个基本法律概念用符号表示，见表3。

不论霍氏的分析理论存在何种局限，他对于法律概念中所享共性的发掘，仍具有不容忽视的价值。正如迈考密克所称的“规范的保障”（normative security）可以经由多种方式获得，霍菲尔德的证成即为获得这一保障的独特方式。[17]338-339因存在上述争议，为霍菲尔德分析理论体系的进一步完善，以及其在司法实践中的应用预留了发展的空间。本文经由对霍菲尔德法律关系的解构，通过数理分析和逻辑推理的方法，对霍菲尔德的权利分析理论进行一次有益的探索，并期待能对司法实践中的智能应用有所助益。

四、霍菲尔德法律概念的智能化应用

霍菲尔德对于法律概念的系统理解，建立在对基本法律关系和法律概念分析的基础上，意图统一各个部门法之间法律术语及分析的淆乱现象。他的分析并非是一种形而上学的思辨游戏，而是建立在司法经验之上，旨在解决司法实践中实际问题的一种逻辑辨析。霍菲尔德基本法律概念经由数理逻辑的推理，不但对其内部关系不断进行深化发掘，并且通过不同逻辑符号的转化，进一步丰富了霍菲尔德基本法律关系的表达形式，也为霍菲尔德法律概念在信息时代的智能化应用奠定和开启了广阔的前景。

自从1956年计算机科学家们在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）中确认 “人工智能”这个术语以来，随着科技的日新月异，其对人类社会的各个领域产生了深刻的影响。霍菲尔德法律概念也由此焕发出新一轮的生机与活力。而人工智能时代的到来，推动着人类的法律经由牛顿式的“大定律-小数据”向默顿式的“大数据-小定律”进行范式的转变，[18]即以法律为基准来规范个案，通过对各种复杂关系的处理及不同场景的应用，根据规则由小数据形成大数据，再通过大数据的智能分析和深度学习，形成对个案的反馈机制。在这个过程中，法律推理的人工智能研究将是法律“大数据化”的逻辑起点，而法律概念则是其最基本的逻辑要素。

早在上世纪70年代，布坎南（Buchanan）和黑德里克（Headrick）就对法律推理的人工智能研究进行了前瞻性的分析。事实上，对法律推理进行理解和模拟，乃至构建一个法律推理的计算机模型，需要对众多交叉学科领域进行研究，要了解如何描述法律知识，即描述案件、规则及论证等知识类型。这其中，如何处理开放结构的法律概念是主要的难题。[19]由此可见，法律概念不仅是进行法律检索的基础要件，更是构建人工智能法律推理的基石。而英国上诉法院的布瑞格斯大法官（Lord Justice Briggs）在英格兰和威尔士创设在线法院的倡议中，提出了算法裁判，这与智能辅助裁判一并构成了计算法律学重要的功能性应用。

作为法律与人工智能交叉研究的核心方向之一，计算法律学在不断探索语义学之外，实质是对法律作更为精确的符号化表达，即通过计算逻辑和代码对法律基本概念涵涉的具体法律要素、法律逻辑进行无差别的推演和判断。其中，法律基本概念及其对应的具体法律要素内含、转化成为代码的逻辑元素，其精确程度和内部逻辑直接影响着计算法律学的算法应用及具体个案的裁判结果。

一般意义上的计算法律学侧重对法律的文本作静态分析，从而帮助人们对案例进行检索和分类，以及对法律文本涵涉的相关概念进行代码转化。主要方法有四种：经验分析（empirical analysis）、法律计算法（algorithmic law）、可视化（visualization）、合同分析和组成（contract analysis and composition）。其中，经验分析侧重于分析案件的判决和案件与法律条文的关系；法律计算法强调使用数学的逻辑系统来帮助计算机进行法律分析；可視化将法律条文内在的逻辑形象地展现出来，帮助人们更加形象地理解法律；合同分析和组成针对合同本身的内容进行分析，研究合同是否符合相关的法律法规。[20]这种方法的分类使人们能对计算法律学的研究、使用有一个明晰的认识，以增进这一范式的应用空间。但在具体的相关研究中，利用计算机对法律文本进行静态分析时，这些方法实际上是混融的，如福勒（James H. Fowler）等学者在现有谢泼德氏援用索引（Shepards citations）的基础上，使用图论中的遍历算法对美国最高法院的案件进行分析，以案例为图的节点，以边的权重来表示案例的关联程度，藉此能够衡量一个案件在法庭上的法律地位，并可采用此种方法来衡量法律概念的重要程度。[21]

随着人工智能的进一步发展，新一代的计算法律学更强调对法律的动态分析，侧重构建法律推理和论证的计算模型，通过计算机对相关数据的深度学习，力图使其“理解”法律的内在逻辑，从而辅助甚至在简单个案中代替人工分析乃至作出裁判。新计算法律学的关键技术包括认知计算、新安全计算框架区块链上电子证物和公证、链上代码和智能合约。[20]

基于以上分析，针对霍菲尔德基本法律概念，可以案件审判为例，呈现为下列流程图：

上图是对霍菲尔德基本法律概念在审判中智能化应用的形象描述。在司法实践中，将具体的案件事实置于法律规范的构成要件之下，并据此得出结论。这其中对于基本法律概念的解释以及相应法律关系的分析常被淡化，而在法律推理的信息论描述中，针对案件事实中的法律进行分析，提取相应的基本法律概念，如有必要则进行解释，如无必要，则进行法律检索，以适用相应的法律规则，从而进行逻辑推理。如此，一方面进行智能化的反馈并对逻辑推理进行转化和阐述，为最终作出裁判做准备；另一方面，通过这一系列的流程，可以不断加强智能化的深度学习。深度学习的实质就是通过建立、模拟人脑的分层结构，对外部输入的文本、声音、图像等数据进行从低级到高级的特征提取，从而得以解释外部数据。在这一过程中，特征学习至关重要，而法律的基本概念则构成特征学习的重要单元，通过对法律概念和法律关系的逐层分析，实现对法律事实的识别和判断。这可以认为是霍菲尔德权利分析理论在司法智能化应用上的有益探索。

如果說霍菲尔德的法律概念已将复杂的法律关系化约为八个基本概念，一方面实现了各个部门法之间术语的统一与精确，另一方面，这一尝试和努力应该导向司法裁判的个案应用。由此，我们至少可以得出以下五方面的基本结论：

其一，从方法上，如果将霍菲尔德法律概念的化约路径理解为一种删繁就简、由博返约的方式，一种由此可以对接并有可能实现莱布尼茨“万能算学”的出发点，那么，对纷繁复杂的法律个案通过计算机实现数学一样的分析、推理与裁判，则必须由约返博，即将霍菲尔德八个基本概念按照它们之间的法律关系和内部逻辑，再析分出裁判所需的若干事实元素、法律要素，按照不同性质与数理逻辑再转化成不同的代码，为计算裁判提供事实与法律依据。实际上，这一过程，类似于中国古代先哲已实践的《易经》方式。《易经》之所以被世人称为“宇宙代数学”，是因为它用八种符号代表自然界的八种现象，并将之符号化为“八卦”，进而通过八卦重卦为64种卦象，以此推演自然与社会万象中潜涵的规律，是一种暗合现代计算机技术的神奇尝试。人工智能的司法化路径与此神似。

其二，从技术上，把化约的八个基本法律概念以及衍生、对应的若干事实要素、法律要素通过系统、交叉研究，转化为二进制和Unicode编码，以实现马克斯·韦伯曾经的设想：“现代的法官是自动售货机，投进去的是诉状和诉讼费，吐出来的是判决和从法典上抄下的理由。”[22]当然，在霍菲尔德八个基本法律概念的基础上，根据裁判所需的最低限度对衍生的若干事实、法律要素的边界与范围进行界定，是一项繁杂、系统的工程，然后再由计算机编程专家进行二进制和Unicode编码转化，以满足跨语言、跨平台进行裁判文本的转换、处理的要求。

其三，从发展趋势上，由于认知计算（Cognitive Computing）是一种新的计算模式，包含信息分析、自然语言处理和机器学习领域的技术，能够帮助计算机从非结构化的法律文本中提取信息，并根据这些信息来进行推论。而新安全计算框架，例如麻省理工学院提出的ID3 OMS （Open Mustard Seed）安全计算框架，它综合了加密计算、法律计算以及新的计算机系统架构。与此相关，区块链则提供了一个可信任的平台，其上的电子证物和公证应该具有即时性、过程性和不可篡改性，从而保证法律证据的真实性和可信性。至于链上代码和智能合约是可执行的合约代码，不只是文本合约，必须能在有公信力的区块链上验证和执行。[20]由此可见，基于霍菲尔德法律概念的化约成果，叠加法律计算学，有意识地实现二者的有机结合，已是曙光初现，前景喜人。

其四，从理念上，基于霍菲尔德法律概念的逻辑展开，将其进行智能化应用，本质上是对法律概念在理论精确化基础上的实践，其目的是通过同一概念、同一事实、同一法律的符号化处理作无差别的客观化裁判，最大限度地减少或者降低裁判者因主观认知的不同带来的不公，不仅能够实现同案同判，还能一改传统裁判以定性分析为主的范式，趋向定量分析，同时在海量的案件中极大限度地提高效率，减轻诉讼爆炸带来的压力。但是，我们必须看到，无论人工智能如何发展，它仅仅是、永远是、只能是一种辅助裁判的手段，绝不会代替法官基于无法转化成计算机语言的定性分析，以及其间基于极其微妙、极其复杂的自由裁量过程。因此，对霍菲尔德法律概念的智能化应用，虽然有其广阔的前景，但绝不能将其无限夸大，甚至幻想由人工智能代替法官裁判。

其五，从司法智能化的实践上，我国已大力推行智慧法院、智慧检务建设，而在这一过程中，对于法律应用的统一化、精确化、符号化的需求越发显著。以我国法院为例，对人工智能技术的利用大体可分为三种类型：一是辅助处理一些较为简单的机械、重复性工作，如浙江省法院的“智能小Ai”，可以凭借语音识别技术将庭审语音自动转换成文字，辅助生成庭审笔录等；二是对司法审判进行辅助分析，如北京市高级法院的“睿法官”系统可在法官办案过程中自动推送案情分析、法律条款、相似案例、判决参考等信息，同时自动生成裁判文书，统一法律适用，提高审判质效。此外，还有上海法院代号“206”的刑事案件智能辅助办案系统，可以审查证据，并提供社会危险性评估和量刑参考等功能；三是利用人工智能技术开展司法相关便民服务，如上海法院的机器人“法宝”主要发挥诉讼服务功能，具备诉讼引导、法律咨询、联系法官和心理疏导四大功能，但这些智能化应用的尝试，仍处在计算法律学中较为初级的阶段，并非我们分析和期待的基于霍菲尔德法律概念所展开的智能化应用。事实上，针对霍菲尔德法律概念的智能化应用，是一个全世界共同努力和共同推进的事业，方兴未艾，值得我们期待。

五、结语

时隔105年，霍菲尔德的权利分析理论以其经久不衰的生命力，在当下的信息化时代焕发出新的生机。霍菲尔德提取出的“法律最小公分母”，不但能够定义精确的概念，还能进行严密的数理分析和逻辑推演，以此为基础，实现法律关系中基本元素的数据化，进而对海量的法律数据进行分析和处理，对司法个案进行辅助裁判，在推进人工智能发展的同时，规范大数据全样本的分析范式，以此对法律问题进行无差别化的处理，使之更客观、更精确、更高效。

一言以蔽之，在对霍菲尔德的权利分析理论不断的探索中，我们赫然发现，这或许正是矗立于法律的概念天国与此岸尘世间一座屹立不倒的巴别塔。

[参考文献]

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[4]Corbin： “Legal Analysis and Terminology”， 29 Yale Law Journal， 1919， p. 163.

[5]See Corbin： “Jural Relations and Their Classification”， 30 Yale Law Journal， 1921， p. 226.

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[13]Anderson： “The Logic of Hohfeldian Propositions”， 33 University of Pittsburgh Law Review， 1971， p. 31.

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[22]转引自[美]刘易斯·A.科瑟：《社会学思想名家》，石人译，中国社会科学出版社1990年版，第253页。

Abstract： As one of the representatives of the analytic school， Hohfeld reduced the complex legal relations to eight basic legal concepts， and tried to realize the unification and precise application of legal terms among various departments. This kind of abstract and effective attempt to be consistent provides infinite possibility for judicial application to make logical expansion on the origin of cornerstone. Therefore， it is necessary for us to deconstruct the basic legal relations of Hohfeld， clarify their internal relations， analyze and prove the Hohfelds cube， make deontic logical reasoning with the method of symbolic logic， and explore the self-consistency of the legal relations of Hohfeld with the symbol table and Venn diagram. Further， in the information age， the legal concept corresponding to the elements into binary language and Unicode， in order to realize the analysis of massive amounts of case retrieval and large data， realize the legal reasoning of artificial intelligence， and through the case the referee of auxiliary to referee the traditional qualitative analysis combined with quantitative analysis of judicial intelligent， has broad prospects.

Key words：Hohfeld； legal concept； symbolic logic； judicial intelligent； computing jurisprudence

（责任编辑 刘永俊）