本研究提出了一种基于轻量化DeBERTa编码器的命名实体识别(NER)和自然语言推理(NLI)系统，用于检测法律违规行为。NER系统在LegalLens挑战中取得60.01%的F1分数，NLI系统达到84.73%。这两种系统的表现显著优于大型语言模型，展示了其在法律违规检测中的潜力。