从判决到争议焦点：带引文幻觉控制的法律推理结构化提取

本文提出自动化流水线，将意大利税务法院判决拆分成独立法律争议，并依据IRAC框架与法律三段论，为每项争议提取结构化XML。目标语料约为33万份一审和二审判决；采用兼顾能力与成本的DeepSeek V3，是为了以可持续成本处理数十万份文书。为解决大语言模型法律引文不可靠的问题，提取步骤结合自动幻觉检测过滤器，将模型生成的引用与专用解析器Linkoln在判决原文中识别的引用比较，并统一为URN-NIR、ECLI、CELEX等标准标识。研究在两名税法博士标注的50份判决上验证流水线，计算争议提取与法律引用的标注者一致性、模型与专家一致性，并单独评估幻觉过滤器。作者认为，这是首个面向意大利税务判决、经专家验证且具有幻觉控制的争议级结构化提取流水线，为争议级检索、引文网络分析和大规模法律推理数据集建设提供基础。