基于深度学习的法律判决预测研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：刘世娟, 余树坤, 张宸玮, 刘谢天, 李培森, 田萱

单位：1.北京林业大学 信息学院（人工智能学院），北京 100083；2.国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心，北京 100083

摘要：法律判决预测（legal judgment prediction，LJP）作为智慧司法领域的关键任务，聚焦于运用自然语言处理技术深度剖析法律文本，进而精准预测案件的法条适用、指控类别及刑罚结果。随着人工智能与司法领域的深度融合，高效可靠的LJP方法对提升司法效率、促进智能判决具有重大现实意义。然而，现有研究在技术路径与理论框架层面仍存在显著局限，系统性梳理该领域核心挑战与方法论创新的研究亟待加强。该研究梳理了LJP的实现流程，涵盖输入、编码、预测及结果生成环节，深度挖掘各阶段核心挑战，诸如输入信息的局限性、长文本处理困境、先例利用的不充分性等，并系统归纳相应研究方法，包括多任务学习架构的搭建、对比学习范式的应用、可解释性强化路径的探索等，并指出多模态信息融合、非结构化文本高效处理、小样本优化等未来研究方向。

关键词：法律判决预测,深度学习,阶段性挑战,多任务学习,长文本处理