活動宗旨與緣起
科技與法律的邂逅，造就了法律科技（LegalTech）現今的發展。已然成熟的大數據應用、人工智慧、區塊鏈等技術，不僅為法律界帶來創新價值、解決問題，更大幅提升了法律服務的效率。
2019年開啟了法律科技黑客松的序幕，多元的參賽組成，加上跨領域的思維，參賽團隊齊力發想出具創意創新的產品與服務，為法律科技帶來諸多可能性，每年的法律科技黑客松已然成為跨界人才共襄盛舉的活動。
本活動以黑客松的形式，鼓勵參賽者以資訊科技應用於法律資料處理，以解決法律產業過去耗時費工的作業流程。2023法律X法遵科技黑客松除持續重視法遵及ESG相關議題外，今年更首次增開AIGC（生成式AI）及CLM（Contract Lifecycle Management 契約生命週期管理）獎項，期待參賽者能乘著 AIGC 的趨勢潮流，在更多元的法律科技議題上擦出新穎的火花。藉由不同領域人才的交流與結合，從中累積更多合作的機會，為法律科技開闢更具創新的路徑，提高臺灣社會對法律科技的重視。
競賽議題
法律、法遵科技可以做什麼?
法律科技專注於運用科技解決法律領域中各個面向的問題，例如優化法律工作者的工作流程、透過自動化技術改變法律服務的方式等；法遵科技則希望藉由科技的力量讓法規可以有效地實踐，例如企業透過科技的協助確保日常的營運合乎法律規範。
法律X法遵科技黑客松作為參賽者與法律產業各方利害關係人的溝通橋樑，透過賽前說明會及交流會建立對話空間，讓參賽者更有機會發現法律領域的真實問題及痛點。本活動期待參賽者能洞悉法律業界需求，再運用各項技術，發想解決方案並創造各種應用的可能！
企業監控法規費時費力，讓法遵系統自動推派法令異動通知。
交易文件讓人頭昏眼花，透過人工智慧快速辨識高風險條文。
案例事實好複雜，讓機器幫你自動產生判決關係圖。
撰寫契約過程好冗長，透過自動化加速契約文件生成。
企業廣告文宣有沒有踩到法規地雷？讓人工智慧來幫你分析。
競賽日程
決賽當日賽程
| 時間 | 活動內容 |
|---|---|
| 11:30-12:00 | 活動入場 |
| 12:00-12:30 | 活動開幕式 |
| 12:30-14:50 | 上半場黑客松競賽 |
| 14:50-15:10 | 中場休息 |
| 15:10-17:30 | 下半場黑客松競賽 |
| 17:30-18:00 | 評選時間 |
| 18:00-18:40 | 頒獎典禮 |
| 18:40-19:30 | 會後交流 |
競賽辦法
團隊須由 1~10 名成員組成，且每位成員不得跨隊重複參賽，競賽開始後不得更換團隊成員。每隊須指派 1 名團隊代表人。
- 代表人必須具中華民國國籍並在中華民國設籍之國民，代表人需與承辦單位之聯繫窗口聯繫、確認參賽文件與獎金領取事宜。
- 團隊成員中若有未滿 20 歲者，需經法定代理人同意始得參賽。
參賽團隊須以法律 X 法遵科技為主軸，可運用主辦單位所提供的數據（非必要），亦可混搭民間、企業或國外之資料，開發出具商業應用性、預測或決策性之產品或服務。
本次競賽採取 Pre-work 模式，參賽者將於 2023 年 6 月 27 日取得開放資料集，即可開始競賽。初賽為線上評選，須提交電子檔審查，最終取 20 組(暫定) 進入決賽。決賽當天僅就成果 Demo，可以透過現場演示或簡報方式呈現成果，由評審進行評分，地點為西門紅樓二樓劇場。
主辦單位 Lawsnote 將提供 2011-2022 公開的民事及刑事裁判書、法規及函釋作為開放資料集讓參賽者下載，裁判書中「當事人」、「裁判主文」及「引用法條」三個部分已結構化，參賽者可自由決定是否使用此資料。
不限制另外使用其他公開資料。若參賽者採用非主辦單位提供之資料庫或 API 工具，參賽者應自行對資料來源、內容及其使用之合法性負法律責任。
參賽作品之智慧財產權權益，係歸屬參賽團隊或成員個人所有，但不限於主辦單位拍攝或請競賽團隊提供相關照片及動態影像以紀錄相關活動，並使用、編輯、印刷、展示、宣傳、報導、出版或公開其參賽成果、個人肖像、姓名及聲音等。如未涉及著作人格之誣衊，參賽者不得對主辦單位行使著作人格權。
All intellectual property rights in the entries belong to the teams or their individual members. Teams agree the organizer may take photos, make films or ask the teams to provide relevant photos or videos for the purpose of recording this event or related activities. Teams agree the organizer may use, edit, print, display, promote, report, publish or make public their entries, graphics, presentations, photos, video, and other materials, including but not limited to the names, portraits, and voices of the team members. Teams and their members agree not to exercise their moral rights against the organizer other than the accusation of defamation on copyright.
線上報名（5 月 1 日 - 6 月 26 日）
參賽無須費用，點選「立即報名參賽」按鈕，前往「taketla 拿票趣」網站填寫報名表單並送出，即完成報名。報名成功後五個工作日內，主辦單位將以 Email 發送確認報名成功通知信。每一參賽隊伍至多可報名一件作品。如有違反規則，主辦單位有權取消報名資格。
實體交流會報名（5 月 1 日 - 5 月 26 日）
主辦單位將於 5 月 27 日舉辦實體交流會，邀請法官、律師、法令遵循顧問等法律專業工作者分享實務經驗及產業洞見。參賽者得與法律實務工作者進行交流訪談，深入了解法律產業的真實問題及痛點，除有助於發想題目及解方，更有機會在交流會中找到志趣相投的參賽夥伴！
想報名卻找不到夥伴？
歡迎加入主辦方的 FB 社團，尋找志同道合的組隊夥伴！
加入後請記得先和大家介紹自己的背景、專業領域，會更容易找到適合的隊友喔。
評選標準
法律 X 法遵科技黑客松以促進科技應用於法律為目的，開發出具創新及商業應用、預測或決策性之產品或服務，邀請法學專家與資料科學專家作為評審，評選標準說明如下:
議題契合性
初賽 25%
與本次競賽議題資料契合並喚起大眾重視的價值。
內容創新性
初賽 25%｜複賽 25%
跨領域合作創新程度及其獨特性與延展性。
技術可行性
初賽 25%｜複賽 25%
使用的技術之可執行性。
未來發展性
初賽 25%｜複賽 30%
提案可解決現有痛點且成果確實可導入服務。
Pitch 表現
複賽 20%
上台簡報內容、口條、台風及臨場表現。
評審名單
邱士賓
司法院資訊處 / 處長
宋家瑋
新北地方法院 / 法官
林彥良
勤業眾信 / 資深執行副總
張宏賓
理律法律事務所 / 副執行長暨合夥律師
陳孟秀
大願基金會 / 董事長
大恆國際法律事務所 / 合夥律師
聯合再生能源股份有限公司 / 法務長、副總經理
王琍瑩
明日科技法律事務所 / 主持律師
AppWorks 之初創投 / 法律及公共政策顧問
陳志嘉
國泰金融創新實驗室 / New Tech Consultant
蔣明哲
新光金控 數位數據暨科技發展部 科技創新課 / 科技創新襄理、人工智慧工程師
黃詩淳
台灣大學法律學院 / 教授、副院長
鄭文皇
台灣大學資訊工程系 / 教授
劉譯閎
東吳大學資管系 / 助理教授
法務部政府資料開放諮詢小組 / 委員
決賽隊伍
| 出場順序 | 隊伍名稱 | 提案名稱 | 提案概述 | 聯絡資訊 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 真的要比賽 | LegalDigest.ai | 現今律師在撰訴時，需閱讀並過濾大量判決書，花費許多時間成本，本研究旨在解決尋找判決時的耗時問題。 研究結合深度學習工具 ChatGPT 、預訓練生成式 AI 與文本向量化，將冗長的判決書精簡至結構化摘要，並將判決映射在特徵空間，由度量向量間角度及距離得到向量間的關聯度高低資訊，以精準化不同判決間關聯。而經 11 位律師實測，閱讀速度可提升至八倍。 且本研究可發展至他國之法律或結合其他法律工具，具有多樣化發展空間。 | |
| 2 | 內壢前後站之友會 | 國民法官之友：國民法官判決支援系統 | 利用適用當今國民法官法的案例和 CopyToaster API 製作一個 Copy Toaster Bot 來進行案例搜索。並導入 OpenAI API 來對當前案件進行關鍵字擷取、摘要。透過比對當前案件以及資料庫中案例的相似度來選出合適的案例，並將被選中的案件的摘要及判決顯示在網頁上以提供給國民法官做參考。 | 莫凱傑（kevin911012@gmail.com） |
| 3 | NTU_NLP | 公司治理申報沒 | 證交所要求公司申報 ESG 關鍵指標，其中包含公司治理的六個項目。由永續報告書中擷取相關資訊費時費力。本團隊提出使用大型語言模型快速找出關鍵指標，提高申報的效率。 | |
| 4 | CMD | 悉法通-判決書搜尋系統 | 隨著國民法官制度的運行，擁有足夠的司法觀念已經是人人不可或缺的重要能力之一。 若想迅速補充法律相關知識，與其一條條條文慢慢苦讀，不如直接閱讀法院判決書來的快速。於是，我們設計了一套判決書搜尋系統，在搜尋到判決書後，會 1. 將該判決書中的重要資訊整合顯示， 2. 繪製內容出現人物間的關係， 3. 由生成式 AI 統整內容並做出摘要，4. 比對並列出結果最為相似的 10 篇判決書，以便使用者能快速的整理資訊。 | 朱自宇（ss96083@gmail.com） |
| 5 | 問君能有幾多愁 | Counselor: 一款忠於事實的法律問答模型 | 為了讓 AI 以專業的用詞和嚴謹的知識回答法律問題，我們提出了 Counselor: 一款忠於事實的法律問答模型，能夠根據使用者的回答找出相關的法律資料，並依據資料對使用者的問題進行解答。 這款模型不僅能用於初步諮詢法律問題，更有幫助律所吸引顧客等更多情境的應用淺力。模型基於可商用的語言模型進行微調、訓練資料也都來自公開的文本，並且使用時完全不需連接網路，使用者能將模型部署於私有的裝置上、確保數據不輕易洩漏。 | 盧禹安（luyuam0@gmail.com） |
| 6 | WIDM | 交通事故法律諮詢代理人 CCG: CollisionCare Guide | 每天在臺灣平均發生約 1000 起交通事故，每起事故都牽涉至少兩名當事人。當交通事故發生後，最常見的問題包括：「要賠多少錢？有沒有責任？不知道該向誰尋求協助？」但是，當事人通常未能提供完整的事故描述。CCG 系統透過事件模板的定義，與 chatGPT 互動，以對話問答的方式協助當事人完整呈現事故情況。此外，我們運用法律判決預測技術提供預測賠償金額，並將文章轉換為向量以提供相似判決書的建議，讓使用者更深入了解可能的賠償責任。 | 簡國峻（qk0614@gmail.com） |
| 7 | Law 司起子 | 智能法律回覆生成系統 | 法遵從業人員常因外規變動頻繁、現有系統搜尋不易，造成法律檢索及法源比對勞心耗時，在合規要求密度極高的金融產業尤其如此。我們試圖透過GPT預生成資料集，再與使用者提問進行相似度比對找到最適切回答，並利用圖資料庫技術建立內外規上下游關聯圖，方便找尋法源依據及周邊關聯規範。最後透過時序及文本比對，來提醒使用者是否需啟動公司內部規章修訂作業，希冀透過科技的力量，來解決法律從業人員日常工作的痛點。 | 呂遠宏（hanking0716@gmail.com） |
| 8 | LLM*LLM | 讓大型語言模型念個法學碩士 | 法律是具有高知識密度與嚴格實務倫理要求的領域知識體系。當前的 LLM 技術，對於未曾在訓練資料出現過的生成處理與推理應用上，容易產生知識斷裂 knowledge cut-off（與幻覺 hallucination）的問題。本提案提出注入法學領域知識與實例的大型語言模型解決方案，並利用 LLM 的向量語意能力，將多語言檢索變成不再困難。 | 謝舒凱（shukai@gmail.com） |
| 9 | 一起變快Law | JudgeNote 判決摘要生成器 | JudgeNote 是一個幫助使用者快速了解判決重點的摘要生成工具，可以節省閱讀判決全文的時間，也使篩選大量判決的過程變得更有效率。 | 林采蓁（linmaomao0818@gamil.com） |
| 10 | 數位正義聯盟 | Annolaw: 讓判決研究更輕鬆 | 從第一線法律實務工作者、記者與研究人員的回饋中我們發現，台灣的判決研究在實證資料需求漸增，而在標記與資料呈現上仍相當仰賴傳統試算表進行資料整理，耗費不少時間。且相關研究往往需要專門的法律專業人力投入，難以跨領域整合，資料亦難以共享與交流。 AnnoLaw 希望打造一站式的標記工具，並進一步媒合法律人與非法律人，降低相關研究與標記的門檻與人力成本。藉此提升法律決策品質與研究成果。 | 崔家瑋（sdfghj1001@gmail.com） |
| 11 | 愛因斯坦創立AIFR | 台灣地圖上的見解資料庫 | 《台灣地圖上的見解資料庫》是台灣首個整合法學實證研究資料和運用 AI 技術的法律見解資料庫，透過向量匹配的 AI 模型，致力於為法律人提供一個快速且精確的搜尋工具，減少在搜尋相關見解的時間。不僅如此，台灣地圖的視覺化設計不僅僅是正確呈現高等法院管轄範圍的地理位置，更是提供社會大眾認識法律見解的管道，透過各院常見見解紛爭類型的實證結果，讓人民更進一步揭開帶有神秘色彩的司法面紗，知道法律一直都於我們同在。 | 林雲貂（yt.lin@mx.nthu.edu.tw） |
| 12 | Minerva | 真實之光打破詐騙之夜 | 配合政府新世代打擊詐欺策略行動綱領1.5版，希望用科技，協助詐騙被害民眾在法律上提出幫助。也希望讓法律專業人士可利用科技解決判例分析需求。 科技透過 ChatGPT 和 Lawsnote 取得判例資訊和針對資訊整合分析處理後，再提供詐騙被害人和法律專業人士協助解決詐騙法律需求。 | |
| 13 | CosCOP | 藥妝廣告詞違規檢查工具 | 藥妝用品與我們的生活息息相關，但你是否有發現其廣告詞常常將產品吹捧的天花亂墜，有如神丹一般的存在？這種宣傳可能已經違法！我們將以衛生福利部的公告為基底，應用斷詞及語言理解，揭發那些違法或可能違規的廣告詞句，提供每個人一個簡單方便的查詢平台。 | 楊宗諺（as0903817384@gmail.com） |
| 14 | 成為獎金獵人 | 法搜筆記 — AI 精準類案搜尋與判決摘要生成系統 | 「法搜筆記」創新服務讓法律人應用 AI 強化服務客戶能力，輕鬆辦案不再是個夢想！我們深刻解決法律人於不同工作任務的痛點，透過深度學習與 NLP，建構相似判決推薦與生成判決摘要系統。一是提升搜尋類案效率150%，有別於傳統關鍵字搜尋，能更精準且有相似排名；二是節省閱讀判決時間 5 成，加速理解裁判要點，其中摘要品質比 ChatGPT 高 24%，因有導入法律專業知識以優化模型。故法搜筆記能提升法律人於單位時間服務效率與客戶體驗。 | 辛孟哲（r76104102@gs.ncku.edu.tw） |
| 15 | 瑞繪鮮乳工作坊 | 見解e指通 | 法律研究是每個律師必備的功夫，也是律師回答法律諮詢、出具法律意見、撰寫書狀的基礎。一件法律案件的流程大致為「當事人諮詢」、「分析法律問題所在」、「進行法律研究」、「撰擬回覆」、「與當事人進一步QA」。根據我們的調查，法律研究往往需瀏覽大量判決，佔據相當長的時間，為較為耗時但重複性高的工作，因此許多律所會聘請法務助理或工讀生協助整理判決。見解e點通能定位至判決重點段落並列點摘要，律師可透過直接閱讀摘要找到需要的見解，協助律師縮短完成法律研究的時間。 | |
| 16 | What the 法 | Samo AI家事事件智能裁判摘要器 | 有鑑於家事事件裁判對於一個家庭影響往往重大，然判決、裁定篇幅往往可觀且不易閱讀，現今也缺乏妥適摘要的技術使人們能有效率理解判決。本組發想之智能裁判摘要器透過關鍵字的篩選並使用 BERT 及 GPT3.5 模型，設計出「全文摘要生成」與「裁判智能問答功能」產品，能協助 Lawsnote 使用者快速了解裁判內容並獲得目標資訊。 | 毛宜蕾（111358006@g.nccu.edu.tw） |
| 17 | m06284 | 讓法遵與風險管理變得簡單: 基於 AI 的基金說明書分析平台 | 基於 Word Embedding Model 的網頁平台，專為基金公司的法遵和風險管理部門設計，旨在快速和精確地識別法規變更對基金產品的影響，以及從冗長的基金說明書中自動篩選出重要的風險控制點。 | 沈泊璁（sspk1152@gmail.com） |
| 18 | 全體躺平 | JurisNexus 相似情境之法律案例對照系統 | JurisNexus 相似情境之法律案例對照系統 是一個基於使用者提供的情境開發的法律情境分析系統。該系統利用 AIGC 技術從提供的情境中判斷適用的法律條例和相關判決，並以易於理解的關聯圖形式呈現結果。 | 林威成（flps4436@gmail.com） |
| 19 | 萬狀通 | 律問(車禍篇) | 協助律師從民眾的需要出發，建立各種生活法律主題的互動知識庫，不再拘限於傳統文章形式，完整輔助民眾自行處理各種生活法律大小事，本次提案以車禍為例，來具體化律問平台的呈現方式，且不像 AI 至今仍有幻覺問題待解決，由律師完成之互動知識庫在目前仍是比 AI 更可靠的存在。 | 連睿鈞（legal885995@gmail.com） |
| 20 | 不務正業 | 車禍理賠ㄧ鍵GO | 本系統，利用大型語言模型對車禍事件描述與車禍判決書，結合生成式 AI 技術並提供搜尋服務，找出最相似的判決並且彙整金額資訊，節省大量時間成本。 | 鄭翔瑋（a0983364913@icloud.com） |
決賽隊伍
| 出場順序 | 隊伍名稱（提案名稱） |
|---|---|
| 1 | 真的要比賽（LegalDigest.ai） |
| 2 | 內壢前後站之友會（國民法官之友：國民法官判決支援系統） |
| 3 | NTU_NLP（公司治理申報沒） |
| 4 | CMD（悉法通-判決書搜尋系統） |
| 5 | 問君能有幾多愁（Counselor: 一款忠於事實的法律問答模型） |
| 6 | WIDM （交通事故法律諮詢代理人CCG: CollisionCare Guide） |
| 7 | Law 司起子 （智能法律回覆生成系統） |
| 8 | LLM*LLM（讓大型語言模型念個法學碩士 ） |
| 9 | 一起變快Law （JudgeNote 判決摘要生成器） |
| 10 | 數位正義聯盟 （Annolaw: 讓判決研究更輕鬆） |
| 11 | 愛因斯坦創立AIFR （台灣地圖上的見解資料庫） |
| 12 | Minerva（真實之光打破詐騙之夜） |
| 13 | CosCOP （藥妝廣告詞違規檢查工具） |
| 14 | 成為獎金獵人 （法搜筆記 — AI 精準類案搜尋與判決摘要生成系統） |
| 15 | 瑞繪鮮乳工作坊（見解e指通） |
| 16 | What the 法 （Samo AI家事事件智能裁判摘要器） |
| 17 | m06284 （讓法遵與風險管理變得簡單:基於AI的基金說明書分析平台） |
| 18 | 全體躺平（JurisNexus 相似情境之法律案例對照系統） |
| 19 | 萬狀通 （律問(車禍篇)） |
| 20 | 不務正業 （車禍理賠ㄧ鍵GO） |
得獎名單
| 獎項 | 得獎隊伍 |
|---|---|
| 金獎 | m06284（讓法遵與風險管理變得簡單:基於AI的基金說明書分析平台） |
| 銀獎 | LLM*LLM（讓大型語言模型念個法學碩士 ） |
| 銅獎 | Law 司起子（智能法律回覆生成系統） |
| 理律學堂跨領域特別獎 | WIDM（交通事故法律諮詢代理人CCG: CollisionCare Guide） |
| 數位正義聯盟（Annolaw: 讓判決研究更輕鬆） | |
| 法遵/公司治理特別獎 | m06284（讓法遵與風險管理變得簡單:基於AI的基金說明書分析平台） |
| Law 司起子（智能法律回覆生成系統） | |
| CosCOP（藥妝廣告詞違規檢查工具） | |
| AIGC 特別獎 | LLM*LLM（讓大型語言模型念個法學碩士 ） |
| Law 司起子（智能法律回覆生成系統） | |
| 成為獎金獵人（法搜筆記 — AI 精準類案搜尋與判決摘要生成系統） | |
| 司法院創新應用獎 | 真的要比賽（LegalDigest.ai） |
| 司法院法治教育獎 | WIDM（交通事故法律諮詢代理人CCG: CollisionCare Guide） |
| 勤業眾信特別獎 | m06284（讓法遵與風險管理變得簡單:基於AI的基金說明書分析平台） |
| 理慈獎 | WIDM（交通事故法律諮詢代理人CCG: CollisionCare Guide） |
| 大願基金會特別獎 | 數位正義聯盟（Annolaw: 讓判決研究更輕鬆） |
| Lawsnote 特別獎 | m06284（讓法遵與風險管理變得簡單:基於AI的基金說明書分析平台） |
| 卓騰技術應用獎 | CosCOP（藥妝廣告詞違規檢查工具） |
競賽獎項
金獎（1名）
獎金新台幣 10 萬元
銀獎（1名）
獎金新台幣 6 萬元
銅獎（1名）
獎金新台幣 3 萬元
理律學堂跨領域特別獎（2名）
獎金新台幣 2 萬元
理律文教基金會為鼓勵跨領域結合，特別設立「理律學堂跨領域特別獎」。
*不可與金獎、銀獎、銅獎重複獲獎。
法遵/公司治理特別獎（3名）
獎金新台幣 1 萬元
為鼓勵參賽者以法遵或ESG中的公司治理相關議題為主題，特別設立「法遵/公司治理特別獎」。凡作品涵蓋法令遵循或公司治理議題則自動納入「法遵/公司治理特別獎」評比中。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
AIGC 特別獎（2名）
獎金新台幣 1 萬元
為鼓勵參賽者將生成式AI（AIGC）技術應用於競賽議題，特別設立「AIGC特別獎」。凡作品運用生成式AI相關技術，即自動納入「AIGC特別獎」評比中。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
CLM 特別獎（1名）
獎金新台幣 1 萬元
為鼓勵參賽者以契約生命週期管理（CLM，Contract Lifecycle Manegament）相關議題為主題，特別設立「CLM特別獎」。凡作品涵蓋契約生命週期管理議題則自動納入「CLM特別獎」評比中。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
司法院創新應用獎（1名）
獎金新台幣 1 萬元
為鼓勵參賽隊伍投入法律科技領域，提出創新、多元之產品與應用，特別設立「司法院創新應用獎」。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
司法院法治教育獎（1名）
獎金新台幣 1 萬元
為深化大眾正確法治觀念、推動法治教育之普及，鼓勵參賽隊伍以科技作為媒介，研提相關產品及應用，特別設立「司法院法治教育獎」。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
勤業眾信特別獎（1名）
獎金新台幣 1 萬元
勤業眾信長期耕耘法遵科技應用與創新議題，為鼓勵參賽者將法遵與科技結合，提出各種創新提案，以促進法遵科技之發展，特別設立「勤業眾信特別獎」
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
評比項目與比重:
1.主題契合性(20%)：與法遵科技議題契合並能引起企業、學術界、監管機關和法遵從業人員重視與共鳴。
2.創新獨特性(20%)：跨領域合作的創新程度、獨特性與創意。提案方向是否符合市場趨勢？
3.技術及可行性(25%)：使用的技術困難程度與創新程度。該提案在現有技術下是否可落地執行？
4.未來發展性(25%)：能夠解決企業痛點並確實導入執行。是否有商業化價值？
5.Pitch表現(10%)：簡報呈現完整性與邏輯架構、口條、台風、臨場反應與表現。
大願基金會特別獎（1名）
獎金新台幣 2 萬元
為鼓勵參賽者將資訊科技應用於法律領域，強化跨領域協作能力，特別設立「大願基金會特別獎」。
Lawsnote 特別獎（1名）
獲獎隊伍之每位成員皆可獲得以下獎項： Lawsnote「個人專業版」 一年期使用權限（價值$7200）。
Lawsnote長期致力於推動及促進法律科技領域的發展，為鼓勵參賽者投入法律科技的應用，特別設立「Lawsnote特別獎」。
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
卓騰技術應用獎（1名）
獲獎隊伍可獲得以下獎項一組：
- KeyMoji 文本情緒分析線上 API 一年份 (價值 1 萬元)
- CopyToaster 個人版線上 API 一年份 (價值 2900 元)
- Articut 線上 API 一年份 (價值 10 萬元)
- Loki NLU 引擎線上 API 一年份 (價值 5.5 萬元)
凡技術上採用卓騰語言科技各項產品 API 完成之作品，自動納入「卓騰技術獎」評比中。
評比標準：
- 只利用斷詞結果 (5%)
- 除了斷詞結果，額外使用了 POS/NER 的結果 (30%)
- 利用 Loki 進行語意偵測 (30%)
- 利用 KeyMoji 進行情緒偵測 (30%)
- 規模化的可行性 (5%)
*與其他獎項獨立，可重複獲獎。
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