随着人工智能技术的发展和海量司法数据的公开，智能化的司法判决预测任务受到了学术界和工业界的广泛关注，即自动分析案件基本事实情况，并依据相应的法律知识、采取特定的司法逻辑以预测相应的司法判决结果，从而辅助法官判案、辅助诉讼、提供法律咨询服务等。中文司法判决预测聚焦于法律条文预测、罪名预测和刑期预测等，主要的研究难点包括：如何在模型中嵌入专业司法知识、如何增强模型的可解释性、如何解决样本不均衡问题、如何建模不同子任务之间的关系等。

针对这些问题，软院博士生冯奕同学开展了深入研究，提出了一种基于核心事件抽取与判决约束的司法判决预测方法，成果被ACL 2022录用。

为了总结和深入分析司法判决预测的研究现状，挖掘仍需进一步探究的研究问题，冯奕同学与李传艺老师共同开展了研究综述，成果被IJCAI 2022录用。

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