利用 NLP、AI 和法律领域的结合，本研究利用 AI 分类器来预测巴西法律系统中二级谋杀案和主动贪污案的司法结果，并发现分层注意网络是最好的算法之一，可用于找出用于证明被告无罪或有罪的最重要单词。

Jul, 2022

该论文通过分析 31 个 LJP 数据集、总结 14 个数据评估指标、回顾 12 个预训练模型以及挑选 8 个代表性数据集呈现状态，以帮助读者了解 LJP 的现状并促进 NLP 研究和法律专业人士的进一步合作。

Apr, 2022

提出了一种增强早期现有法律判决预测系统鲁棒性的方法，并在三个法律数据集上进行了广泛实验，结果显示我们的方法在处理对抗性攻击方面明显优于最先进的法律判决预测系统。据我们所知，我们是第一个提高早期现有法律判决预测系统鲁棒性的研究。

Jul, 2023

本研究通过多任务学习将案件中的原告索赔、法庭辩论数据进行全面理解，以更准确地预测司法裁决。实验结果表明，该模型相较于强有力的基线算法，具备更好的判决质量和效率，被真实法官和法学生用于实践并证明其具有更好普适性和解释性。

Jul, 2021

本篇文章介绍了一个系统，利用深度学习和自然语言处理技术，通过阿拉伯案例脚本来预测判决结果，特别是在监护和婚姻废止案件中。该系统将协助法官和律师提高工作效率和时间效率，减少判决差异，同时帮助诉讼当事人、律师和法学生在庭审前分析任何给定案件的可能结果。实验结果表明，与五种基线方法相比，在监护案件和婚姻废止案件的判决预测中，利用词向量和 TF-IDF 的 SVM 模型和利用 TF-IDF 的 LR 模型分别达到了 88% 和 78% 的最高准确率。此外，利用词向量的 LR 和 SVM 以及利用 TF-IDF 的 BiLSTM 模型在预测监护案件和婚姻废止案件的结果概率方面达到了 88% 和 69% 的最高准确率。

Sep, 2023

通过多语言的法律案例数据集，使用 BERT 模型，成功预测了瑞士联邦最高法院的裁决案例，提高了司法工作效率。

Oct, 2021

该研究论文以发展基于图神经网络的模型来解决法律判决预测问题为中心，将司法案例的内在图结构作为二进制节点分类问题，使用各种嵌入作为模型特征，并考虑了性别和姓名偏见等公平性分析，旨在优化裁判过程，提高司法效率，促进更公平的法律环境，并减轻不断积累的案件积压带来的压力。最佳模型使用 XLNet 预训练嵌入作为特征，在法律判决预测任务中获得 75% 的宏 F1 分数，对于链接预测，相同的特征集在 ROC 上表现最佳，超过 80%。

Oct, 2023

本文提出了一种基于多角度双向反馈网络和词语搭配注意力机制的法律判决预测方法，以拓扑结构作为多个子任务的依赖关系，通过充分利用它们之间的结果依赖关系来解决现有方法在多个子任务之间的效率低下和相似描述但不同刑罚的问题，并在所有预测任务上显著提高了模型效果。

May, 2019

通过研究专用模型和处理长文本，探索法律评判预测任务中的特殊模型和通用模型的表现，以提高性能。

Feb, 2024

本研究旨在基于案例材料预测司法结果，采用新颖先进的人工智能技术应用于法律领域，在现有方法的基础上，提出了一种法律阅读理解模型 AutoJudge，该模型在真实世界的民事案例数据集上显著优于现有模型。

Sep, 2018