本文提出了一种名为 LADAN 的端到端模型，用于自动预测法律案例的判决结果，并通过图神经网络和注意机制来解决类似法律条款混淆的问题，实现在不同法律系统中的应用。

Apr, 2020

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

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

对法律判决预测系统中可解释性的评估至关重要，该研究利用瑞士判决预测数据集 (Swiss Judgement Prediction) 研究了多语言 LJP 模型的可解释能力和公平性，并通过全面的支持和反对判决的理由，评估了基于 BERT 的单语言和多语言 LJP 模型的解释性能和预测性能改进的技术。研究结果表明，预测性能的提高并不一定对应于解释性能的增强，强调了从可解释性的角度评估模型的重要性。此外，还引入了一种新的评估框架，即底层法院插入 (Lower Court Insertion)，用于量化底层法院信息对模型预测的影响，揭示了当前模型的偏见。

Feb, 2024

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

提出了一种名为 “LegalDuet” 的模型，通过预先训练语言模型，学习一个定制的嵌入空间，用于进行法律判断，并通过双视角的推理机制，从法官的判断经验和案例中提取法律线索来区分刑事案件。在 CAIL2018 数据集上，LegalDuet 表现优于基线模型，平均提高了约 4%。

Jan, 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

提出了多被告行为描述的刑事判决预测任务，引入了分层推理链以及一种名为 HRN 的多被告刑事判决预测方法，同时构建了一个用于加速相关研究的真实世界多被告刑事判决预测数据集 MultiLJP。通过对 MultiLJP 的广泛实验验证了所提出的 HRN 方法的有效性。

Dec, 2023

本文提出了一个带任务依赖的顺序多任务学习框架 (SMAJudge)，它是用来解决上诉判决预测 (AJP) 的两个主要挑战：如何适当地建模上诉判决过程和如何提高预测结果的可解释性。SMAJudge 采用了两个顺序组件来对来自于一审到二审的整个过程进行建模，并使用注意机制使预测结果更加可解释。最后，实验结果表明 SMAJudge 的有效性和优异性。

Mar, 2022