Python基础、爬虫和法律文本分析
（总第六期）
如何使用爬虫技术批量获取法律文本？
如何实现法律文本从批量获取→读取→整理→清洗→分析→可视化的完整过程？
如何对法律文本进行情感分析以及其他自然语言处理（NLP）？
如何量化和区分不同法院不同时期的审判风格、审理要点和审理逻辑？
如何量化和区分法学学术研究的时代变迁特征？
如何对类案同判展开量化分析？
如何调用大模型的超强算力服务于法学学术研究？
基于神经网络模型和方法的机器学习如何作用于法学学术研究？
哪些自然语言处理模型可以用于法律大数据？应当如何应用？尤为关键的是，应当如何操作和实现？
一、师资力量
张晓博老师，工学博士，现为西南交通大学计算机与人工智能学院副研究员、硕士生导师。研究方向：数据挖掘、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、域泛化、医疗AI与工业智能应用。在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》《Information Fusion》《Knowledge-Based Systems 》等SCI/EI期刊发表学术论文 40余篇；曾获四川省科技进步奖三等奖（第一完成人）和中国安全生产协会科技进步奖二等奖（第一完成人）等奖项；授权/受理发明专利15项，登记软件著作权5项，出版专著1部；主持/主研国家级和省部级项目多项；担任多个SCI期刊匿名审稿人。
阳李老师，工学学士，法学硕士，经济学博士，现为成都中医药大学教师，研究方向为法律的经济分析。在《制度经济学研究》《广东财经大学学报》《人大法律评论》《南大法学》《公法研究》《中山大学法律评论》《厦门大学法律评论》等期刊发表论文20多篇；拥有处理千万量级司法裁判文书和百万量级学术论文文本分析的丰富经验；出版著作《法律的经济分析：基本原理和Stata应用》《民法典与国家治理》两部；担任多个CSSCI期刊匿名审稿人。
二、培训内容
（一）python基础技术
1.Python环境搭建、变量和数据类型、字符串、元组、数组、列表、字典、if语句、for循环和while循环、定义与调用函数、正则表达式、类、文件读写、路径处理等。
2.大批量法律文本的读取、整理、清洗、赋值、编码和可视化（以司法裁判文书和法学期刊论文为例）。
（二）爬虫技术
1.网页基础知识和简单网页制作：HTML（结构层）、CSS（表现层）、JavaScript（行为层）。
2.爬虫基本原理和流程：模拟人类浏览器行为，自动化获取、解析、存储网络数据。
3.常用的爬虫核心请求库：
Requests：简洁易用的 HTTP 库。
BeautifulSoup：灵活的 HTML/XML 解析器。
Selenium：浏览器自动化工具，支持完整浏览器渲染（Chrome/Firefox），可处理 JavaScript 动态内容，模拟用户交互（点击、输入等）。
Playwright：新一代浏览器自动化。
4.常用反爬技术介绍：
身份识别类反爬：User-Agent检测，原理在于服务器通过校验请求头中的User-Agent字段，识别异常客户端。
Cookie验证：原理在于通过Cookies追踪会话状态，限制未登录或无权限的请求。
行为检测类反爬：IP频率限制，原理在于监控单IP的请求频次，高频访问触发封禁。
动态渲染类反爬：验证码，如图形码、滑块、点选文字等，OCR库或者第三方打码平台或者人工介入。
5.爬虫实战案例精讲：
北大法宝，中国裁判文书网，中国知网论文数据爬取和论文批量下载，中文社会科学引文索引（CSSCI），链家网等等。
注：网络爬虫需遵守法律法规和网站Robots协议。
（三）法律文本分析
文本分析是一个融合了语言学、计算机科学和统计学的交叉领域，是指使用计算工具和技术对自然语言文本进行处理、理解和量化，以揭示其内容、结构、主题、情感、关系等隐藏信息的过程，其核心流程包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估等等。
1.文本分析的目标：将非结构化文本转换为结构化数据（便于分析），识别关键主题、概念和实体；理解文本中表达的情感、观点和态度（情感分析/观点挖掘）；对文本进行分类（如司法裁判理由分类、新闻分类）；提取特定信息（如裁判的要点、重要性等）；发现文本之间的相似性或关联性；总结文本内容；建模语言模式等等。
2.文本分析的框架：
问题定义：明确分析目标，要解决什么问题？需要什么见解？
数据采集：收集相关的文本数据，法律数据库、裁判文书、法律条文、法学论文等。
数据预处理：文本清洗，分词，去除停用词，处理稀有词和缺失值。
特征工程：向量化，将文本转换为计算机可处理的数值向量。
特征选择：选择最具信息量的特征，如基于TF-IDF权重、统计检验。
模型选择与训练：根据任务目标选择合适模型，在训练数据上训练模型。
模型评估：使用测试数据评估模型性能，准确率、精确率、召回率、F1值、AUC、困惑度等。
模型部署与应用：将训练好的模型应用于新数据，生成见解或集成到业务系统中。
结果解释与可视化：理解模型输出，通过图表、词云、主题分布图、情感趋势图、网络图等展示分析结果。
3.文本分析常用库和模型：
NLTK：经典且全面，适合教学和研究。
scikit-learn：提供广泛的机器学习算法和文本特征化工具（CountVectorizer，TF-IDF）。
Gensim：专注于主题建模（LDA）和词嵌入（Word2Vec，Doc2Vec）。
TensorFlow/PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
Transformers （Hugging Face）：提供海量预训练模型（BERT，GPT等）及其易用的接口，是当前非常流行的NLP库。
4.法律文本分析的可能应用场景：
（1）司法实践应用：裁判文书智能处理与分析，类案推送与量刑辅助，裁判倾向性分析，自动生成裁判文书摘要，证据审查与事实发现，诉讼风险预测与策略优化，批量案件材料生成。
（2）法学学术研究创新：
学术趋势预测：分析法学论文数据库，总结过往研究特征趋势，识别可能的新兴研究方向；
学术影响力图谱构建：构建学者-机构-关键词网络，揭示学术合作群落与思想流派传承；
法律文本的历时性比较：追踪法律概念演变，如隐私权从物理空间到数据权利的语义扩展；或分析不同时期判决书语言风格的变化，如性别平等意识的提升。
法律逻辑与论证结构挖掘：对比不同法系（大陆法系 vs. 普通法系）判决书的论证模式差异。
三、培训方式、时间
授课方式：线上线下相结合，培训结束后3个月内提供无限制回放。
线下地址：四川省成都市金牛区西南交通大学九里校区（食宿和交通费用请自理）。
时间：2025年8月16日（周六）—8月19日（周二），共4天。
上午9:00-11:00，下午15:00-17:00。
四、培训特色
（一）针对零基础入门者
课程囊括了Python基础、爬虫和法律文本分析的主要技术，以基本原理、实际操作为抓手，由浅入深，通俗易懂，手把手逐词逐句的进行代码解读和操作，零基础也可以学会，尤其适合欲开展法学学术研究的本科生、硕士生、博士生以及青年教师和司法实务人员。
（二）一对一答疑和辅导
初学者在起步阶段，往往会遇到诸多难题，例如基础数理知识不足、理解存在困难、程序无法正常运行、命令安装不完整、结果无法复现等。为了系统解决初学者可能面临的诸多难题，我们对每位报名学员提供一对一答疑辅导。
一对一答疑和辅导由拥有博士学位的教师承担，力求系统解决学员在学习过程中遇到的困惑，提升应用能力。一对一答疑和辅导自正式开课之日起算，持续一年时间。
五、培训费用和缴费方式
（一）培训费用
教师和实务工作人员：3680元/人。
学生（提供学生证照片）：3580元/人。
均可开发票，并可提供30学时的学时证书或结业证书（加盖四川驰腾力教育咨询有限公司公章）。
（二）缴费方式
银行账户户名：四川驰腾力教育咨询有限公司
银行账户账号：4402055609100213459
开户行：中国工商银行股份有限公司成都金牛交大路支行
亦可微信或支付宝直接转账。
六、咨询和报名信息
自该通知发布之日起开始报名。
咨询和报名联系人：阳老师
微信号：sunshine91119
微信二维码（请扫码添加）：
