Rättsdom Förutsägelse (LJP) syftar till att förutsäga domen resultat baserat på fakta i ett fall och blir en lovande tillämpning av artificiell intelligens tekniker inom det rättsliga området. I verkliga scenarier består den rättsliga bedömningen vanligtvis av flera deluppgifter, såsom beslut om tillämpliga rättsartiklar, avgifter, böter och strafftiden. Dessutom finns det topologiska beroenden bland dessa underuppgifter. Medan de flesta befintliga arbeten bara fokuserar på en specifik deluppgift av bedömningsförutsägelse och ignorera beroenden bland deluppgifter, formaliserar vi beroenden bland deluppgifter som en riktad Acyklisk diagram (DAG) och föreslår en topologisk multi-task läranderam, TOP-JUDGE, som införlivar flera deluppgifter och DAG beroenden i bedömningsförutsägelse. Vi utför experiment på flera verkliga storskaliga datauppsättningar av brottmål i det civilrättsliga systemet. Experimentella resultat visar att vår modell uppnår konsekventa och betydande förbättringar jämfört med utgångsvärdena för alla bedömningsprognoser. Källkoden kan erhållas från https://github. Domstolen har beslutat följande dom:
Zhong m.fl. I REF föreslogs ett ramverk för lärande med flera uppgifter för att införliva topologiska beroenden av flera deluppgifter i bedömningsprognoserna, men de försummade interaktionen mellan resultaten av deluppgifter.
Legal Judgment Prediction via Topological Learning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}