Sep, 2023

ALJP：基于机器学习模型的个人状态案件的阿拉伯语法律判决预测

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TL;DR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。
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    Apr, 2022

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    Dec, 2023

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    Oct, 2023

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    Jun, 2019

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    Jul, 2022

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    Jul, 2021

  • 对抗性鲁棒神经法律判断系统

    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

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    Oct, 2021

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    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

  • 提高瑞士判决预测的可解释性与公平性：在多语言数据集上进行基准测试

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    Feb, 2024