殷 敏，李晓辉，李常宝，顾平莉，张 可，吕守业

(1.华北计算技术研究所,北京 100083; 2.北京遥感信息研究所,北京 100011)

0 引 言

随着新兴科技的不断发展和进步，各个行业的数据量都在飞速增长，司法领域也不例外。当今社会作案手段变化多端，导致案件越来越复杂，同时刑侦手段也越来越完善，案件数据量也随之增加[1-2]。而案件复杂度的提升、数据的大量增长，也给司法工作带来了更多的挑战，法官在适应信息化带来的新变化过程中，也面临更多的困境[3]：一是案件日趋复杂，裁判结果难以把握和统一；二是案件相关资料繁多，对案件事实的梳理和校核难度较大。法律判决预测技术在一定程度上缓解了上述问题，是智能法律助理制度的一项关键技术。一方面，它为律师、法官等专业人员提供方便的参考，提高工作效率[4]。另一方面，它可以避免不同法官之间判罚尺度不统一导致的判决偏差，有效解决同案不同判、类似案件不类似处理的问题[5-6]。

法律判决预测[7]是指机器依据案件事实描述来预测判决结果的技术，是法律界特别是大陆法系最为关键的技术之一，因此几十年来一直受到人工智能研究者和法律界人士的广泛关注。法律判决预测的研究由来已久，早期的研究工作通常侧重于使用数学和统计算法分析特定场景中的现有法律案例。近年来随着人工智能技术的快速发展，利用自然语言处理等机器学习方法进行法律判决预测成为主要的研究方向。……