计算机科学与探索

作者：张亦菲, 李艳玲, 葛凤培

单位：1. 内蒙古师范大学 计算机科学技术学院，呼和浩特 0100222. 无穷维哈密顿系统及其算法应用教育部重点实验室（内蒙古师范大学），呼和浩特 0100223. 北京邮电大学 图书馆，北京 100876

关键词：法律人工智能,司法判决预测,图深度学习

基金：国家自然科学基金（62466046，62266033，12204062）；无穷维哈密顿系统及其算法应用教育部重点实验室开放课题（2023KFZD03）；内蒙古自然科学基金重点项目（2023ZD10）；内蒙古师范大学基本科研业务费项目（2022JBQN106，2022JBQN111）；“一区两基地”建设项目（计算科学联合创新实验室）。

司法判决预测旨在根据案件事实描述预测判决结果，如案件所涉及法条、罪名、刑期。近年来，图深度学习方法在法律人工智能领域取得了显著成效，能够有效地捕捉案件事实描述之间的复杂关系和法条之间的依赖关系。全面归纳并总结了图深度学习在司法判决预测任务上最新的研究成果。明确司法判决预测的任务定义，并回顾了早期的研究。重点关注基于图结构的司法判决预测的文本表示方法，具体包括因果图、要素图和知识图谱在本领域中的应用。分析图深度学习在司法判决预测中的相关方法，涵盖图蒸馏算子、图卷积网络、门控图神经网络、异构图神经网络、图注意力网络、图推理网络。介绍了CAIL、ELAM等主流数据集以及司法判决预测其他相关数据集，并整理了评估指标。展望司法判决预测的未来研究趋势，强调了图深度学习在此领域的持续创新和应用前景。

来源：2025年第8期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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