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

本文介绍了利用人工智能技术，从司法判决中提取法律指标，通过构建律师和判决的网络图和排名律师的指标来缩小信息不对称和提高公正性，同时还探讨了基于社区特征来表示案件困难程度的度量方式。

Jun, 2020

本文提出了一种新颖的方法来识别法律结果预测模型使用的先例，并开发了法律先例的分类法，从而能够比较人类法官和我们的模型在依赖的不同类型的先例方面的差异。我们发现，虽然这些模型在预测结果方面表现良好，但它们对先例的使用与人类法官不同。

Mar, 2024

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

本论文针对算法决策中的公平性问题提供了跨学科的构想。其中，法律系统的差异是一个核心问题，同时论文提出了一种上下文方法来处理意外的群体歧视，研究算法决策的可解释性。

May, 2022

结合自然语言处理和机器学习的可解释法律文本分类系统，对决策的特征和决策路径进行分析并以自然语言形式呈现，实现模型决策的可理解性。该系统在法律类别上的实验结果表明，其分类性能具有竞争力，准确度值超过 90%，并且自动解释能够被非专业用户轻松理解。

Mar, 2024

提出了一个将人工智能、机器学习、自然语言处理与深度法律推理结合的混合系统，用于法律判决的多标签分类和解释，通过提供自然语言解释来减轻法律专家的重复劳动密集型法律分类任务。

May, 2024

本文研究了如何将文本分类方法应用于法国最高法院判决案件的法律领域和判决预测，并调查了判决描述的文本形式在时间段上对判决的影响以及模拟真实世界测试情景需要遮盖法官动机的程度。我们使用基于词汇特征训练的线性支持向量机分类器报告了 96％的案件判决预测 f1 得分，90％的法律领域预测 f1 得分和 75.9％的发布判决时间跨度估计 f1 得分。

Aug, 2017

本文针对语言技术和人工智能领域的进展和应用进行研究，探讨印度视角下法律领域中所存在的公平性问题，特别关注 AI 模型中的算法偏差对于对印度教和穆斯林的关联特征的差异性的影响，并强调了在印度的法律领域中，公平性 / 偏差的研究仍有待进一步的耕耘。

Mar, 2023

本文探讨了机器学习如何工作以及如何制定公正和负责任的算法，重点考虑了在刑事司法系统中执行决策的案例，并对 HART 作为现实世界分类器的技术特征进行了说明和四个规范基准进行了评估。

Nov, 2018